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基于改进SIFT算法的油茶果双目图像匹配研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 匹配算法研究现状第12-13页
        1.2.2 匹配算法应用现状第13-15页
        1.2.3 需要解决的关键问题第15页
    1.3 主要研究内容第15-16页
    1.4 技术路线第16-17页
2 双目视觉理论基础与摄像机标定第17-31页
    2.1 立体视觉基本原理第17-21页
        2.1.1 立体成像方式第17-18页
        2.1.2 双目成像的视差理论第18-19页
        2.1.3 图像匹配时的基本约束条件第19-21页
    2.2 图像匹配要素系统第21-22页
    2.3 图像匹配的基本算法第22-24页
    2.4 油茶果采摘机器人的双目摄像机标定第24-30页
        2.4.1 摄像机模型第24-25页
        2.4.2 基本投影几何第25页
        2.4.3 三维空间点与投影点像素坐标转换第25-26页
        2.4.4 油茶果双目摄像机模型参数的标定实验第26-30页
    2.5 本章小结第30-31页
3 油茶果双目图像匹配的预处理第31-44页
    3.1 油茶果图像的对比度增强第32-34页
    3.2 油茶果图像的平滑处理技术第34-39页
        3.2.1 油茶果图像的均值滤波第34-35页
        3.2.2 油茶果图像的中值滤波第35-36页
        3.2.3 基于平均闭值处理的油茶果图像小波降噪第36-37页
        3.2.4 油茶果图像小波降噪法的验证实验第37-39页
    3.3 油茶果环境图像的边缘提取第39-40页
    3.4 油茶果环境图像的二值化处理第40-41页
    3.5 油茶果图像的校正第41-43页
    3.6 本章小结第43-44页
4 油茶果双目图像匹配的改进SIFT算法第44-52页
    4.1 SIFT算法概述第44-48页
        4.1.1 尺度空间极值检测第44-45页
        4.1.2 特征点精确定位第45-46页
        4.1.3 特征方向确定第46-47页
        4.1.4 SIFT描述子生成第47-48页
    4.2 改进基于阈值特征匹配和图像金字塔的SIFT算法第48-51页
        4.2.1 基于自适应阈值特征匹配的改进第48-50页
        4.2.2 基于构建图像金字塔的改进第50-51页
    4.3 本章小结第51-52页
5 实验结果与分析第52-63页
    5.1 实验平台搭建第52-53页
    5.2 基于改进SIFT算法的性能验证实验第53-56页
        5.2.1 SIFT的尺度、旋转不变性和抗噪性能验证实验第53-55页
        5.2.2 改进SIFT算法的实时性能实验第55-56页
    5.3 SIFT特征点提取与时间消耗的实验结果与分析第56-57页
    5.4 正确匹配率与算法处理速度的实验结果与分析第57-60页
    5.5 不同光照下误匹配率的实验结果与分析第60-62页
    5.6 本章小结第62-63页
6 结论与展望第63-65页
    6.1 主要工作与结论第63页
    6.2 后续研究工作的建议第63-65页
参考文献第65-71页
附录A 攻读硕士学位期间的主要学术成果第71-73页
致谢第73页

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