基于机器视觉的农业车辆导航基准线提取方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究水平 | 第10-13页 |
| ·国外研究水平 | 第10-12页 |
| ·国内研究水平 | 第12-13页 |
| ·课题研究内容、技术路线及创新点 | 第13-15页 |
| ·课题研究内容 | 第13页 |
| ·研究技术路线 | 第13-14页 |
| ·研究的创新点 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 农田图像采集 | 第16-23页 |
| ·VFW视频捕获技术 | 第17-22页 |
| ·VFW简介 | 第17页 |
| ·AVICap窗口类的基本功能 | 第17页 |
| ·AVICap窗口类函数的基本分类 | 第17-18页 |
| ·常用AVICap函数介绍 | 第18-19页 |
| ·AVICap实现视频捕获 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 农田图像预处理和分割 | 第23-40页 |
| ·颜色空间的选择 | 第23-27页 |
| ·RGB模型 | 第23-24页 |
| ·HSI模型 | 第24-26页 |
| ·CIE模型 | 第26-27页 |
| ·图像灰度化方法的选择 | 第27-31页 |
| ·常用灰度化方法 | 第27-30页 |
| ·超绿特征灰度化方法(2G-R-B法) | 第30页 |
| ·改进的2G-R-B灰度法 | 第30-31页 |
| ·图像滤波 | 第31-33页 |
| ·邻域平均法 | 第31-32页 |
| ·中值滤波法 | 第32-33页 |
| ·改进的中值滤波算法 | 第33页 |
| ·去除图像中孔洞、孤立点 | 第33-36页 |
| ·图像的膨胀 | 第34-35页 |
| ·图像的腐蚀 | 第35页 |
| ·图像的开运算 | 第35页 |
| ·图像的闭运算 | 第35-36页 |
| ·图像二值化 | 第36-39页 |
| ·最大类间方差(OTSU)法 | 第36-37页 |
| ·区域生长法 | 第37页 |
| ·最大类间方差法和区域生长法的对比 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 导航基准线检测方法 | 第40-54页 |
| ·导航定位点提取 | 第40-50页 |
| ·基于边缘检测的定位点提取方法 | 第40-44页 |
| ·基于中心线检测的定位点提取方法 | 第44-47页 |
| ·改进的基于感兴趣区域的定位点提取方法 | 第47-50页 |
| ·直线特征检测 | 第50-53页 |
| ·一元线性回归 | 第50-51页 |
| ·Hough变换 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 试验分析 | 第54-59页 |
| ·试验材料的选取 | 第54页 |
| ·图像采集系统的硬件结构组成 | 第54-55页 |
| ·图像采集系统软件 | 第55-56页 |
| ·开发环境与开发工具 | 第55页 |
| ·系统模块的构成 | 第55-56页 |
| ·试验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·基于边缘检测的基准线提取试验分析 | 第56-57页 |
| ·基于中心线检测的基准线提取试验分析 | 第57页 |
| ·基于确定作物行的基准线提取试验分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·需要改进之处及下一步工作建议 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
