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农业机器人视觉导航系统及其光照问题的研究

目录第1-7页
图片清单第7-10页
图表清单第10-11页
摘要第11-13页
ABSTRACT第13-15页
第一章 绪论第15-43页
   ·农业机器人的研究目的和意义第15-16页
   ·农业机器人自主导航的研究现状第16-26页
     ·国外研究现状第17-24页
     ·国内研究现状第24-25页
     ·主要挑战和问题第25-26页
   ·光照问题研究现状第26-33页
     ·在机器视觉相关应用领域中存在的光照问题第27-29页
     ·在农业应用领域存在的光照问题第29-32页
     ·在机器人视觉导航中存在的光照问题第32-33页
   ·研究内容与技术路线第33-35页
     ·研究内容第33-34页
     ·技术路线第34-35页
 参考文献第35-43页
第二章 光照问题分析第43-63页
   ·彩色图像形成过程第43-46页
   ·颜色恒常性第46-54页
     ·颜色恒常性的定义第46-47页
     ·颜色恒常性的研究现状第47-54页
   ·自然光照模型第54-56页
   ·颜色恒常性的病态性第56-58页
   ·光照问题的解决思路第58-61页
     ·去除光照强度的影响第58-60页
     ·去除光照色彩的影响第60-61页
   ·本章小结第61页
 参考文献第61-63页
第三章 基于标准图像的作物行图像分割第63-87页
   ·基于原始图像的彩色图像分割第63-66页
     ·基于色彩学习的彩色图像分割方法第63-65页
     ·原始图像的采集第65页
     ·基于原始图像的彩色图像分割结果第65-66页
   ·标准图像第66-69页
     ·标准图像的相关概念第66-67页
     ·标准图像的获取过程第67页
     ·颜色校正——对角模型或von Kries色适应理论第67-69页
   ·光照估计第69-77页
     ·全局光照估计算法第69-73页
     ·局部光照估计算法第73-77页
   ·基于标准图像的作物行图像分割第77-84页
     ·作物行标准图像的获取第77-81页
     ·基于标准图像的彩色图像分割结果与分析第81-84页
   ·本章小结第84-85页
 参考文献第85-87页
第四章 视觉导航中基于光照无关图的阴影去除方法第87-101页
   ·阴影问题分析第87-88页
   ·光照无关图第88-94页
     ·光照无关图的获取第88-92页
     ·求取光照无关角的最小熵法第92-94页
     ·算法流程第94页
     ·处理结果分析第94页
   ·基于光照无关图的图像分割第94-99页
     ·最大类间方差法第95-96页
     ·最大类间方差法分割结果及分析第96-98页
     ·增强最大类间方差法及处理结果分析第98-99页
   ·本章小结第99页
 参考文献第99-101页
第五章 视觉导航信息提取算法研究第101-115页
   ·农田作业环境模型及导航规划第101-103页
   ·作物行导航路径的提取第103-111页
     ·霍夫变换第103-107页
     ·结合最小二乘的线扫描算法第107-111页
   ·地头检测第111-113页
   ·视觉导航算法分析第113-114页
   ·本章小结第114页
 参考文献第114-115页
第六章 农业机器人移动平台设计及导航试验第115-139页
   ·农业机器人设计及结构组成第115-117页
   ·基于CAN总线的分布式控制第117-123页
     ·CAN总线网络的构建第117-119页
     ·电动机控制器设计第119-121页
     ·通讯协议的制定第121-123页
   ·单目视觉导航系统第123-130页
     ·视觉系统硬件设备第123页
     ·视觉导航系统工作原理第123-124页
     ·单目视觉导航系统成像模型第124-128页
     ·视觉导航系统软件设计第128-130页
   ·基于Ackerman转向原理的转角或转速分配第130-131页
   ·作物行跟踪试验与结果第131-133页
   ·地头转向模拟测试与结果第133-136页
   ·本章小结第136页
 参考文献第136-139页
第七章 结论与建议第139-142页
   ·结论第139-140页
   ·主要创新点第140页
   ·建议第140-142页
博士期间发表论文第142-143页
致谢第143-144页
附录A第144-145页

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