| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 采棉机的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 计算机视觉技术的研究 | 第14页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第14-17页 |
| 2 种植模型的建立及双目摄像头的标定 | 第17-40页 |
| 2.1 种植模型的建立 | 第17-19页 |
| 2.2 实验平台的搭建及调试 | 第19-24页 |
| 2.3 正交试验 | 第24-29页 |
| 2.3.1 双目摄像头 | 第24-25页 |
| 2.3.2 正交表的设计 | 第25-26页 |
| 2.3.3 数字图像的采集 | 第26-27页 |
| 2.3.4 图像质量评判 | 第27-29页 |
| 2.4 双目摄像头的标定与校正 | 第29-38页 |
| 2.4.1 坐标系变换理论 | 第29-32页 |
| 2.4.2 双目摄像头的标定理论 | 第32-33页 |
| 2.4.3 双目摄像头的标定试验 | 第33-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 棉花图像的预处理与特征提取 | 第40-58页 |
| 3.1 图像的采集 | 第40页 |
| 3.2 图像的预处理 | 第40-49页 |
| 3.2.1 彩色图像的灰度化 | 第41-42页 |
| 3.2.2 图像的增强 | 第42-48页 |
| 3.2.3 图像的二值化 | 第48-49页 |
| 3.3 图像分割 | 第49-53页 |
| 3.3.1 基于边缘的图像分割方法 | 第50-51页 |
| 3.3.2 基于阈值的图像分割方法 | 第51-52页 |
| 3.3.3 基于区域的图像分割方法 | 第52页 |
| 3.3.4 区域的分割实验 | 第52-53页 |
| 3.4 基于SIFT的特征点提取 | 第53-57页 |
| 3.4.1 SIFT理论 | 第53-55页 |
| 3.4.2 基于 SIFT 的特征提取和特征点的描述实验 | 第55-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 4 棉花图像的匹配与三维重建 | 第58-70页 |
| 4.1 图像匹配 | 第58-63页 |
| 4.1.1 图像匹配的理论 | 第58-59页 |
| 4.1.2 匹配实验 | 第59-62页 |
| 4.1.3 匹配性能评价 | 第62-63页 |
| 4.2 三维重建 | 第63-68页 |
| 4.2.1 平行双目立体视觉 | 第63-65页 |
| 4.2.2 汇聚双目立体视觉 | 第65-66页 |
| 4.2.3 三维重建实验 | 第66-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 结论 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简介 | 第76-77页 |
| 在学期间发表的论文及科研成果清单 | 第77页 |