| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1．2．1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1．2．2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1．3 研究内容、关键问题、技术路线及预期效果 | 第16-17页 |
| 1．3．1 研究内容 | 第16页 |
| 1．3．2 关键问题 | 第16-17页 |
| 1．3．3 技术路线 | 第17页 |
| 1．3．4 预期效果 | 第17页 |
| 1．4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 番茄收获机器人视觉系统的组成与实验设计 | 第18-23页 |
| 2．1 机器人视觉方法与双目视觉系统 | 第18-20页 |
| 2．1．1 视觉方法选择 | 第18-19页 |
| 2．2．2 双目立体视觉简介 | 第19-20页 |
| 2．2 番茄收获机器人视觉系统的组成与设计 | 第20-21页 |
| 2．2．1 硬件组成 | 第20-21页 |
| 2．2．2 相关图像处理软件 | 第21页 |
| 2．3 番茄收获机器人视觉系统实验环境与方案 | 第21-22页 |
| 2．3．1 实验环境 | 第21-22页 |
| 2．3．2 实验方案 | 第22页 |
| 2．4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 彩色图像预处理 | 第23-35页 |
| 3．1 光线的补偿处理 | 第23-24页 |
| 3．2 彩色图像增强处理 | 第24-27页 |
| 3．2．1 彩色图像直方图均衡化 | 第24-27页 |
| 3．3 彩色图像锐化 | 第27-31页 |
| 3．3．1 卷积 | 第27-28页 |
| 3．3．2 差分法 | 第28-30页 |
| 3．3．3 彩色图像的锐化 | 第30-31页 |
| 3．4 彩色图像平滑处理 | 第31-33页 |
| 3．4．1 中值滤波(Median-Filter) | 第31-32页 |
| 3．4．2 K阶最近邻域滤波(K-Nearest-Neighbor Filter) | 第32-33页 |
| 3．4．3 对称最近邻域滤波(symmetric Nearest Neighbor Filter) | 第33页 |
| 3．5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 番茄目标图像分割和识别 | 第35-57页 |
| 4．1 彩色图像和颜色空间 | 第35-41页 |
| 4．1．1 彩色基础 | 第35-36页 |
| 4．1．2 颜色空间和颜色空间的选择 | 第36-41页 |
| 4．2 目标图像的分割识别 | 第41-49页 |
| 4．2．1 阈值的确定和番茄成熟度色彩判断 | 第41-45页 |
| 4．2．2 基于 HSI颜色模型色调直方图统计的双阈值方法 | 第45-46页 |
| 4．2．3 基于 YUV颜色空间色差阈值分割方法 | 第46-49页 |
| 4．3 目标分类和特征选取 | 第49-53页 |
| 4．3．1 二值形态学处理(Binary morphology) | 第49-51页 |
| 4．3．2 种子填充 | 第51-52页 |
| 4．3．3 特征选取 | 第52-53页 |
| 4．4 实验结果和分析 | 第53-56页 |
| 4．5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 番茄收获机器人视觉识别软件设计 | 第57-66页 |
| 5．1 软件的界面与结构 | 第57-62页 |
| 5．1．1 文件管理模块 | 第57-59页 |
| 5．1．2 图像预处理模块 | 第59页 |
| 5．1．3 图像分割模块 | 第59页 |
| 5．1．4 二值处理模块 | 第59-60页 |
| 5．1．5 特征提取模块 | 第60页 |
| 5．1．6 查看直方图及工具模块 | 第60-62页 |
| 5．2 软件运行实例 | 第62-64页 |
| 5．3 软件设计中应注意的问题 | 第64-65页 |
| 5．4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6．1 总结 | 第66-67页 |
| 6．2 后续研究工作和建议 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录Ⅰ 附表 | 第72-75页 |
| 附录Ⅱ 部分程序清单 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 硕士期间参与的课题及取得的成果 | 第81页 |
