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基于双目视觉的电力杆塔鸟巢检测

摘要第10-11页
英文摘要第11页
1 引言第13-17页
    1.1 课题研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
        1.2.1 无人机电力巡检发展现状第14-15页
        1.2.2 双目立体视觉发展现状第15页
    1.3 本文主要的相关工作及论文结构安排第15-17页
2 双目立体视觉与图像拼接理论第17-30页
    2.1 双目立体视觉基本原理第17-18页
    2.2 双目立体视觉数学模型第18-20页
        2.2.1 平行光轴数学模型第18-19页
        2.2.2 非平行光轴数学模型第19-20页
    2.3 立体成像坐标系第20-23页
        2.3.1 像素与图像坐标系第20-21页
        2.3.2 图像与相机坐标系第21-22页
        2.3.3 相机与空间坐标系第22-23页
    2.4 非线性模型第23-24页
    2.5 图像配准技术第24-25页
        2.5.1 基于图像灰度值的配准算法第25页
        2.5.2 基于图像变换域的配准算法第25页
        2.5.3 基于图像特征的配准算法第25页
    2.6 图像变换模型第25-27页
        2.6.1 仿射变换第26页
        2.6.2 刚体变换第26页
        2.6.3 相似变换第26页
        2.6.4 透视变换第26-27页
    2.7 图像融合技术第27-28页
        2.7.1 平均值法第27页
        2.7.2 中值滤波法第27页
        2.7.3 多分辨率技术第27-28页
        2.7.4 帽子函数加权平均法第28页
    2.8 本章小结第28-30页
3 图像预处理相关技术第30-42页
    3.1 图像灰度处理第30-31页
        3.1.1 彩色图像灰度化第30-31页
        3.1.2 直方图均衡化第31页
    3.2 图像去燥处理第31-35页
        3.2.1 高斯滤波第33页
        3.2.2 均值滤波第33-34页
        3.2.3 双边滤波第34-35页
    3.3 边缘增强第35-38页
        3.3.1 Sobel边缘检测算子第35-36页
        3.3.2 非极大值抑制原理第36-38页
    3.4 形态学处理第38-40页
        3.4.1 腐蚀膨胀操作第38-40页
        3.4.2 开闭运算操作第40页
    3.5 本章小结第40-42页
4 图像的配准与融合第42-49页
    4.1 约束准则第42-43页
    4.2 图像特征匹配第43-45页
        4.2.1 基于ORB特征的图像匹配第43-44页
        4.2.2 基于SURF特征的图像匹配第44页
        4.2.3 优秀匹配点的获取第44-45页
    4.3 图像融合第45页
    4.4 实验分析第45-48页
    4.5 本章小结第48-49页
5 电力杆塔图像鸟巢检测第49-62页
    5.1 简单背景下的杆塔图像分离第49-51页
        5.1.1 阈值分割第49-50页
        5.1.2 分水岭分割第50页
        5.1.3 图割Grabcut第50-51页
    5.2 复杂背景下的杆塔图像特征提取第51-54页
        5.2.1 杆塔图像的初步处理第52-53页
        5.2.2 基于Haar的特征描述第53-54页
        5.2.3 积分图第54页
    5.3 基于LBP特征的杆塔鸟巢特征提取第54-57页
        5.3.1 经典LBP第55页
        5.3.2 圆形LBP第55-57页
    5.4 基于AdaBoost级联分类器鸟巢检测第57-60页
        5.4.1 正负样本训练集的采集第57-58页
        5.4.2 AdaBoost样本训练第58-60页
    5.5 本章小结第60-62页
6 结论与展望第62-64页
    6.1 结论第62页
    6.2 展望第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第68页

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