马尾松苗木活力指数提取若干关键技术的研究
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第9页 |
| 1.1.3 课题研究目的 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 发展动态分析 | 第11页 |
| 1.3 课题来源与研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 技术路线 | 第12-14页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 马尾松苗木活力指数提取的总体方案设计 | 第16-21页 |
| 2.1 系统设计目标 | 第16页 |
| 2.2 系统总体设计方案 | 第16-20页 |
| 2.2.1 硬件系统总体方案设计 | 第16-20页 |
| 2.2.2 软件系统总体方案设计 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于多目视觉的马尾松苗木三维重建 | 第21-44页 |
| 3.1 相机标定 | 第21-26页 |
| 3.1.1 相机标定的主要内容及方法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 相机标定流程和结果 | 第22-26页 |
| 3.2 图像获取及预处理 | 第26-29页 |
| 3.2.1 图像获取 | 第26-27页 |
| 3.2.2 图像的预处理 | 第27-29页 |
| 3.3 图像校正 | 第29-32页 |
| 3.4 立体匹配 | 第32-37页 |
| 3.4.1 基于特征的匹配算法 | 第32页 |
| 3.4.2 基于区域的匹配算法 | 第32-37页 |
| 3.5 点云获取 | 第37-40页 |
| 3.6 曲面重建 | 第40-43页 |
| 3.6.1 Delaunay三角剖分 | 第40-41页 |
| 3.6.2 三角剖分算法实现 | 第41-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 马尾松苗木形态学参数提取 | 第44-52页 |
| 4.1 提取方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 马尾松苗木各部分位置标定 | 第44-45页 |
| 4.1.2 马尾松苗木各部分长度测量 | 第45页 |
| 4.1.3 马尾松苗木各部分体积测量 | 第45-46页 |
| 4.1.4 评价指标 | 第46-47页 |
| 4.2 实验结果 | 第47-51页 |
| 4.2.1 马尾松苗木各部分长度测量结果 | 第47-49页 |
| 4.2.2 马尾松苗木各部分体积测量结果 | 第49-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于NIR的马尾松苗木若干生理指标提取 | 第52-64页 |
| 5.1 理论基础与算法原理 | 第52-54页 |
| 5.1.1 近红外光谱检测技术 | 第52页 |
| 5.1.2 偏最小二乘法 | 第52-53页 |
| 5.1.3 评价指标 | 第53-54页 |
| 5.2 马尾松苗木近红外光谱采集与数据预处理 | 第54-61页 |
| 5.2.1 马尾松苗木近红外光谱采集 | 第54-55页 |
| 5.2.2 近红外光谱数据预处理 | 第55-57页 |
| 5.2.3 特征波段选择 | 第57-61页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 主要内容与结论 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
