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基于计算机视觉的组培苗生长监测的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·研究的目的和意义第7页
     ·研究的目的第7页
     ·研究的意义第7页
   ·国内外研究的现状第7-10页
     ·国外研究现状第8-9页
     ·国内研究现状第9-10页
   ·主要研究内容及创新点第10-12页
     ·主要研究内容第10-11页
     ·研究的创新点第11-12页
第二章 视频图像的采集第12-16页
   ·VFW简介第12-14页
     ·AVICAP功能简介第13页
     ·AVICAP结构第13-14页
     ·AVICAP窗口类实现视频采集的方法第14页
   ·基于Delphi的VFW函数和变量的声明第14-15页
   ·小结第15-16页
第三章 数码摄像头标定第16-30页
   ·图像坐标系、数码摄像头坐标系和世界坐标系第16-20页
   ·针孔成像模型第20-21页
   ·数码摄像头标定方法第21-24页
     ·传统的数码摄像头标定方法第21-22页
     ·数码摄像头自标定第22-24页
   ·一种新的基于kruppa方程的数码摄像头自标定算法第24-28页
     ·求比例因子s的初始值第24-26页
     ·模拟退火算法第26-27页
     ·标定步骤第27-28页
   ·标定试验结果第28页
   ·小结第28-30页
第四章 立体匹配第30-39页
   ·立体匹配的四个关键问题第30-31页
   ·常用立体匹配种类第31-32页
   ·基于Walsh系数的立体匹配算法第32-38页
     ·一维离散Walsh变换第32-34页
     ·二维离散Walsh变换第34-35页
     ·以Walsh系数为匹配基元的算法第35页
     ·本文采用的匹配算法第35-38页
   ·小结第38-39页
第五章 计算机视觉的三维重建第39-47页
   ·计算本质矩阵E第39-40页
   ·计算旋转矩阵R和平移向量t第40-41页
   ·计算三维空间坐标第41-43页
   ·OpenGL简介第43-46页
     ·OpenGL工作流程第44-45页
     ·OpenGL绘制三维图像的步骤第45-46页
   ·小结第46-47页
第六章 仿真与试验第47-59页
   ·匹配算法仿真验证第47-51页
     ·传统特征点匹配法第47-49页
     ·SIFT匹配法第49-50页
     ·基于walsh变换的二步匹配法第50-51页
   ·试验第51-57页
     ·试验准备第52-57页
     ·小结第57页
   ·工作总结及下一步工作建议第57-59页
参考文献第59-62页
致谢第62页

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