面向采摘机器人的棉花双目视觉定位技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-14页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 棉花图像SIFT特征提取 | 第16-30页 |
| 2.1 图像采集与预处理 | 第16-18页 |
| 2.2 棉花SIFT特征提取 | 第18-28页 |
| 2.2.1 金字塔尺度空间 | 第19-22页 |
| 2.2.2 关键点位置检测 | 第22-25页 |
| 2.2.3 关键点方向分配 | 第25-26页 |
| 2.2.4 关键点SIFT特征描述 | 第26-28页 |
| 2.3 本章总结 | 第28-30页 |
| 第三章 棉花图像双目匹配 | 第30-44页 |
| 3.1 基于KD树搜索的粗匹配 | 第30-37页 |
| 3.1.1 建立KD树 | 第30-32页 |
| 3.1.2 BBF搜索KD树 | 第32-37页 |
| 3.2 基于极线约束的精匹配 | 第37-42页 |
| 3.2.1 极线约束原理 | 第37-39页 |
| 3.2.2 归一化8点法初估基本矩阵 | 第39-40页 |
| 3.2.3 RANSAC法优化基本矩阵 | 第40-42页 |
| 3.3 本章总结 | 第42-44页 |
| 第四章 相机标定与棉花定位 | 第44-58页 |
| 4.1 相机标定 | 第44-53页 |
| 4.1.1 双目视觉测距数学模型 | 第45-49页 |
| 4.1.2 张正友相机标定法 | 第49-53页 |
| 4.2 基于SFM的棉花定位 | 第53-57页 |
| 4.2.1 外部参数恢复 | 第53-55页 |
| 4.2.2 棉花三维坐标获取 | 第55-57页 |
| 4.3 本章总结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第58页 |
| 5.2 未来展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 研究生期间撰写发表的论文及著作 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
