基于双目立体视觉的杂草定位技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 双目立体视觉原理及系统的组成 | 第17-25页 |
| ·双目立体视觉基本内容 | 第17-19页 |
| ·双目立体视觉测距原理 | 第19-20页 |
| ·双目立体视觉系统 | 第20-25页 |
| ·双目立体视觉系统的组成 | 第20-22页 |
| ·实验系统的连接 | 第22-23页 |
| ·图像的采集及软件的开发 | 第23-25页 |
| 第三章 摄像机标定 | 第25-41页 |
| ·双目立体视觉摄像机模型 | 第25-29页 |
| ·参考坐标系 | 第25-28页 |
| ·线性模型 | 第28-29页 |
| ·一阶径向畸变针孔模型 | 第29页 |
| ·摄像机标定方法概述 | 第29-32页 |
| ·传统标定方法 | 第30页 |
| ·摄像机自标定方法 | 第30-31页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第31-32页 |
| ·改进的摄像机标定方法 | 第32-37页 |
| ·主点坐标的标定 | 第33页 |
| ·畸变系数的标定 | 第33-35页 |
| ·旋转矩阵，平移矩阵及焦距的标定 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第37-41页 |
| ·模拟数字实验 | 第37-38页 |
| ·真实图像实验 | 第38-41页 |
| 第四章 图像预处理及特征提取 | 第41-56页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·杂草图像平滑滤波 | 第41-45页 |
| ·邻域均值法 | 第41-42页 |
| ·低通滤波法 | 第42-43页 |
| ·中值滤波法 | 第43-45页 |
| ·杂草边缘特征提取 | 第45-51页 |
| ·角点特征提取 | 第51-56页 |
| ·Harris角点检测 | 第51-53页 |
| ·Harris算子的改进 | 第53页 |
| ·角点提取结果 | 第53-56页 |
| 第五章 立体匹配及杂草定位 | 第56-76页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·立体匹配算法 | 第56-58页 |
| ·立体匹配中的基本约束 | 第58-59页 |
| ·相似性测度 | 第59-61页 |
| ·相关测度 | 第59-60页 |
| ·绝对差或平方差等距离测度 | 第60页 |
| ·概率测度 | 第60-61页 |
| ·边缘点的匹配 | 第61-65页 |
| ·边缘点匹配约束条件 | 第61-62页 |
| ·边缘点匹配算法 | 第62-64页 |
| ·实验结果 | 第64-65页 |
| ·基于极线约束的特征点匹配 | 第65-74页 |
| ·极线几何关系 | 第65-67页 |
| ·基本矩阵估计 | 第67-68页 |
| ·基于极线约束的角点特征匹配算法 | 第68-72页 |
| ·实验结果 | 第72-74页 |
| ·杂草定位计算 | 第74-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| ·后续工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第83页 |
