| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| ·研究的目的和意义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-23页 |
| ·收获目标识别 | 第15-19页 |
| ·收获目标的双目定位 | 第19-23页 |
| ·本文研究内容和关键技术 | 第23-25页 |
| ·研究内容 | 第23-25页 |
| ·关键技术 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25页 |
| 参考文献 | 第25-30页 |
| 第2章 多源视觉系统的构建及图像前期预处理 | 第30-56页 |
| ·多光谱图像处理技术 | 第30-32页 |
| ·多光谱图像 | 第30-31页 |
| ·瓜果的光谱反射特性 | 第31-32页 |
| ·多源传感视觉识别定位系统的构建 | 第32-34页 |
| ·硬件构成 | 第32-33页 |
| ·软件开发环境 | 第33-34页 |
| ·多源图像采集与前期预处理 | 第34-43页 |
| ·果实样本图像的获取 | 第34页 |
| ·图像前期预处理 | 第34-43页 |
| ·番茄图像的分割 | 第43-51页 |
| ·生长状态为相互分离的番茄图像分割 | 第43-48页 |
| ·复杂生长状态的番茄图像分割 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 第3章 多源传感器视觉系统的摄像机标定 | 第56-68页 |
| ·CCD摄像机透视成像模型 | 第56-58页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第58-59页 |
| ·摄像机标定试验与精度分析 | 第59-66页 |
| ·标定试验系统 | 第59页 |
| ·摄像机内外参数的标定 | 第59-64页 |
| ·摄像机相互位置关系的标定 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |
| 第4章 多源传感器番茄图像的配准 | 第68-94页 |
| ·图像配准概述 | 第68-69页 |
| ·常见的图像配准方法 | 第69-73页 |
| ·基于图像灰度的配准方法 | 第69-70页 |
| ·基于图像特征的配准方法 | 第70-73页 |
| ·图像配准的性能评估 | 第73-74页 |
| ·基于传感器参数和特征点的图像快速配准方法 | 第74-81页 |
| ·基于传感器参数的多源图像粗配准 | 第75-76页 |
| ·基于特征点的图像精配准算法 | 第76-81页 |
| ·图像坐标变换 | 第81页 |
| ·可见光与近红外图像配准实验与结果分析 | 第81-87页 |
| ·图像配准实验 | 第82-85页 |
| ·配准效果的客观评估 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 第5章 多源传感器番茄图像的信息融合 | 第94-112页 |
| ·多源图像融合算法 | 第94-100页 |
| ·基于空间域的多源图像融合算法 | 第94-97页 |
| ·基于变换域的多源图像融合方法 | 第97-100页 |
| ·图像融合效果性能评价方法 | 第100-101页 |
| ·番茄可见光和近红外图像的信息融合研究 | 第101-108页 |
| ·基于提高灰度比值的可见光和近红外图像融合方法 | 第101-104页 |
| ·基于PCA和提升小波变换的图像融合算法 | 第104-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-112页 |
| 第6章 基于多源图像融合的收获目标检测 | 第112-122页 |
| ·番茄融合图像的分割实验与结果分析 | 第112-115页 |
| ·生长状态为相互分离的番茄融合图像分割 | 第113-114页 |
| ·复杂生长状态下的番茄融合图像分割 | 第114-115页 |
| ·番茄图像的边缘提取与特征量选择 | 第115-118页 |
| ·目标识别与生长状态判别 | 第118-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-122页 |
| 第7章 基于多源信息融合的双目立体视觉定位 | 第122-142页 |
| ·双目立体视觉的工作原理 | 第122-125页 |
| ·双目立体视觉传感器的三维测量原理 | 第122-123页 |
| ·双目视觉传感器三维测量的数学模型 | 第123-125页 |
| ·基于多源传感信息融合的双目视觉目标定位 | 第125-131页 |
| ·基于多源信息融合的番茄形心点匹配方法 | 第125-131页 |
| ·三维空间坐标的获取 | 第131页 |
| ·空间目标定位误差修正 | 第131-138页 |
| ·空间定位误差分析 | 第132-133页 |
| ·基于遗传算法和神经网络训练(GA-BP法)的定位误差修正 | 第133-138页 |
| ·基于多源图像融合收获目标准确定位的整体框架 | 第138-139页 |
| ·本章小结 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-142页 |
| 第8章 研究工作总结与展望 | 第142-146页 |
| ·主要研究工作及其结论 | 第142-144页 |
| ·本研究的创新点 | 第144页 |
| ·存在的问题与研究展望 | 第144-146页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第146-148页 |
| 致谢 | 第148页 |