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基于机器视觉的奶牛体型评定中的关键技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-14页
1 引言第14-27页
   ·国内外研究现状第14-16页
     ·机器视觉关键技术研究第14-16页
     ·基于机器视觉的奶牛体型线性评定技术研究第16页
   ·特征点检测算法研究状况第16-20页
     ·特征点检测准则第16-17页
     ·特征点检测方法第17-20页
   ·特征点匹配算法研究状况第20-22页
     ·特征点匹配算法分类第20-21页
     ·特征点匹配算法比较第21-22页
   ·相机标定研究状况第22-24页
   ·存在问题第24页
   ·选题意义及研究内容第24-26页
     ·研究意义第24-25页
     ·研究目标及内容第25-26页
   ·小结第26-27页
2 射影几何与相机成像模型第27-42页
   ·概述第27页
   ·射影几何基本概念第27-30页
   ·二维空间第30-34页
     ·二维空间的层次结构第30-33页
     ·二维射影空间中的元素第33-34页
   ·三维空间第34-37页
     ·三维空间的层次结构第34-36页
     ·三维射影空间中的元素第36-37页
   ·相机成像模型第37-41页
     ·透视投影第38页
     ·坐标系变换第38-39页
     ·图像的像素化第39页
     ·空间点成像过程第39-40页
     ·成像矩阵表示形式第40-41页
   ·小结第41-42页
3 图像预处理第42-52页
   ·图像格式转换第42-46页
     ·图像彩色空间第42-44页
     ·图像格式转换第44-46页
   ·图像增强与平滑第46-51页
   ·小结第51-52页
4 HARRIS 算法的研究与改进第52-68页
   ·HARRIS算法概述第52页
   ·基于HARRIS算法的特征点检测第52-54页
     ·算法原理第52-53页
     ·算法步骤第53-54页
   ·基于相似性度量的特征点匹配第54-56页
     ·由对极几何关系确定基本矩阵第54-55页
     ·由相似性度量方法匹配特征点第55-56页
   ·改进的基于图像分块的多尺度HARRIS算法的特征点检测第56页
     ·算法原理第56页
     ·算法步骤第56页
   ·实验结果与分析第56-67页
     ·简单场景下算法比较第57-63页
     ·复杂场景下算法比较第63-65页
     ·改进算法检测结果在图像特征点匹配中的应用第65-67页
   ·小结第67-68页
5 SIFT 算法的研究与改进第68-87页
   ·SIFT 算法概述第68页
   ·基于SIFT 算法的特征点检测第68-76页
     ·算法原理第68-69页
     ·算法步骤第69-76页
   ·基于欧氏距离的特征点匹配第76-77页
     ·算法原理第76页
     ·算法步骤第76-77页
   ·改进的匹配算法第77页
   ·实验结果与分析第77-86页
     ·原SIFT 算法特征点检测与匹配第77-82页
     ·改进的SIFT 算法特征点检测与匹配第82-86页
   ·小结第86-87页
6 相机标定方法研究与改进第87-103页
   ·相机标定基础知识第87-88页
   ·传统相机标定方法第88-91页
     ·DLT 变换标定方法第88-89页
     ·RAC 标定方法第89-90页
     ·张正友平面标定方法第90页
     ·孟胡标定方法第90-91页
     ·吴等标定方法第91页
   ·主动视觉标定方法第91-92页
   ·相机自标定第92页
   ·传统相机标定的实现第92-95页
     ·由标定模板采集图像第93页
     ·传统标定步骤第93-95页
     ·计算相机参数第95页
   ·改进的自动标定算法第95-100页
     ·标定模板的制作和图像采集第95-96页
     ·自动标定算法与步骤第96-100页
   ·实验结果与分析第100-102页
     ·相机标定实验第100-101页
     ·图像幅数对标定结果的影响第101-102页
   ·小结第102-103页
7 结论与展望第103-105页
致谢第105-106页
参考文献第106-116页
作者简介第116页

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