基于机器视觉的甘蓝识别及定位研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 文献综述 | 第8-14页 |
| 1.1 机器视觉的概述 | 第8-9页 |
| 1.1.1 机器视觉的组成与功能 | 第8-9页 |
| 1.1.2 计算机视觉的研究与应用 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 图像识别研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 立体视觉研究现状 | 第12页 |
| 1.3 机器视觉的发展趋势 | 第12-14页 |
| 第2章 绪论 | 第14-16页 |
| 2.1 研究的背景及意义 | 第14-15页 |
| 2.2 研究范围及内容 | 第15-16页 |
| 第3章 绿色植物与土壤背景的分割 | 第16-28页 |
| 3.1 颜色空间 | 第16-19页 |
| 3.1.1 RGB颜色空间 | 第16-17页 |
| 3.1.2 HIS颜色空间 | 第17-18页 |
| 3.1.3 YCrCb颜色空间 | 第18-19页 |
| 3.2 彩色图像灰度化 | 第19-21页 |
| 3.2.1 RGB颜色空间中处理彩色图像 | 第19-20页 |
| 3.2.2 HIS颜色空间中处理彩色图像 | 第20页 |
| 3.2.3 YCrCb颜色空间中处理彩色图像 | 第20-21页 |
| 3.2.4 总结 | 第21页 |
| 3.3 阈值分割 | 第21-26页 |
| 3.3.1 阈值分割方法 | 第23-25页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第4章 绿色作物的识别及特征提取 | 第28-34页 |
| 4.1 数学形态学运算 | 第28-30页 |
| 4.1.1 腐蚀运算 | 第28页 |
| 4.1.2 膨胀运算 | 第28-29页 |
| 4.1.3 开运算和闭运算 | 第29-30页 |
| 4.2 目标特征提取 | 第30-33页 |
| 4.2.1 边缘检测 | 第30-31页 |
| 4.2.2 特征提取 | 第31-32页 |
| 4.2.3 特征提取实验结果 | 第32-33页 |
| 4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 机器视觉系统和摄像机的标定 | 第34-48页 |
| 5.1 引言 | 第34页 |
| 5.2 双摄像机几何关系 | 第34-35页 |
| 5.3 机器视觉系统 | 第35-40页 |
| 5.3.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第35-37页 |
| 5.3.2 线性模型 | 第37-39页 |
| 5.3.3 非线性摄像机模型 | 第39-40页 |
| 5.4 摄像机标定方法 | 第40-44页 |
| 5.4.1 直接线性标定法 | 第40页 |
| 5.4.2 Tsai标定法 | 第40-42页 |
| 5.4.3 Zhang平面标定法 | 第42-44页 |
| 5.5 摄像机标定结果与分析 | 第44-46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第6章 三维重建与特征点定位 | 第48-56页 |
| 6.1 双目视觉数学模型 | 第48-50页 |
| 6.2 甘蓝目标的特征点匹配 | 第50-51页 |
| 6.2.1 匹配规则 | 第51页 |
| 6.2.2 基于形心特征的匹配算法 | 第51页 |
| 6.3 空间点的三维重建 | 第51-52页 |
| 6.4 空间点三维坐标计算的实验与分析 | 第52-54页 |
| 6.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第7章 总结与建议 | 第56-58页 |
| 7.1 结论 | 第56页 |
| 7.2 建议 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第62页 |
