| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及目标 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 结构光三维重建技术的误差分析 | 第16-17页 |
| 1.2.2 点云分割技术 | 第17-19页 |
| 1.2.3 多来源图像配准与拼接技术 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 1.4 论文结构 | 第22-23页 |
| 第2章 植物三维信息获取平台 | 第23-30页 |
| 2.1 结构光三维扫描系统 | 第23页 |
| 2.2 开发库Point Cloud Library | 第23-28页 |
| 2.2.1 PCL的功能模块 | 第24-26页 |
| 2.2.2 PCL支持的点类型 | 第26页 |
| 2.2.3 PCL支持的文件格式 | 第26-28页 |
| 2.3 lstOpt数据处理软件 | 第28页 |
| 2.4 Geomagic Studio点云处理软件 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 结构光扫描系统的误差分析与误差补偿 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 结构光三维扫描系统的误差分析 | 第30-35页 |
| 3.2.1 误差的来源与表征 | 第30-31页 |
| 3.2.2 带误差的平面方程推导 | 第31-32页 |
| 3.2.3 标准平板的拟合模型选择 | 第32-34页 |
| 3.2.4 标准平板的拟合 | 第34-35页 |
| 3.3 结构光三维扫描系统的误差补偿算法 | 第35-38页 |
| 3.3.1 基于Z轴垂直投影的误差补偿算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于原点中心投影的误差补偿算法 | 第36-38页 |
| 3.4 误差补偿算法的效果评估 | 第38-41页 |
| 3.4.1 效果评估方法 | 第38-39页 |
| 3.4.2 两种补偿算法对标准块的效果 | 第39-40页 |
| 3.4.3 两种补偿算法对植物的效果 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于颜色的植物叶片点云病斑分割 | 第42-58页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 算法设计 | 第42-50页 |
| 4.2.1 基于K-D tree和Octree的邻域获取 | 第42-44页 |
| 4.2.2 颜色空间与颜色相似度理论 | 第44-49页 |
| 4.2.3 基于颜色的区域生长算法 | 第49-50页 |
| 4.2.4 分割算法描述 | 第50页 |
| 4.3 算法实现 | 第50-53页 |
| 4.3.1 原始实验数据及预处理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 参数设置 | 第51-52页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第52-53页 |
| 4.4 结果分析 | 第53-55页 |
| 4.4.1 颜色阈值的影响 | 第53-54页 |
| 4.4.2 距离阈值的影响 | 第54页 |
| 4.4.3 区域最小点个数的影响 | 第54-55页 |
| 4.4.4 融合阈值的影响 | 第55页 |
| 4.5 算法评价 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 带有高光谱信息的植物点云模型的获取 | 第58-68页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 高光谱图像采集系统 | 第58-59页 |
| 5.3 常见的图像特征检测与匹配方法 | 第59-62页 |
| 5.3.1 SIFT算法 | 第59-61页 |
| 5.3.2 SURF匹配 | 第61-62页 |
| 5.4 植物点云模型的二维投影 | 第62-64页 |
| 5.5 投影图像与高光谱图像的配准 | 第64-66页 |
| 5.5.1 SURF匹配结果 | 第64-65页 |
| 5.5.2 SIFT匹配结果 | 第65-66页 |
| 5.5.3 算法比较与分析 | 第66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 不足与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
