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基于计算机视觉的树上柑橘自动识别和定位技术的研究

插图清单第1-10页
插表清单第10-12页
摘要第12-14页
Abstract第14-17页
第1章 绪论第17-28页
   ·研究目的和意义第17-20页
   ·国内外研究状况第20-25页
     ·自动采摘机器人的研究状况第20-23页
     ·基于计算机视觉的果实识别和定位方法第23-24页
     ·存在的问题第24-25页
   ·研究内容、目标与方法第25-28页
     ·研究内容和目标第25-26页
     ·研究方法和技术路线第26-28页
第2章 柑橘采摘双目立体视觉系统的设计第28-37页
   ·双目立体视觉基本原理第28-29页
   ·双目立体视觉模型分析第29-32页
     ·交向摆放式空间坐标解算第29-30页
     ·正直摆放式空间坐标解算第30-31页
     ·不同视觉系统结构的比较第31-32页
   ·双目立体视觉系统的工作流程第32-33页
   ·双目立体视觉硬件系统搭建第33-35页
     ·硬件设备第33-34页
     ·系统参数设定第34-35页
   ·双目立体视觉软件系统设计第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第3章 摄像机标定第37-51页
   ·摄像机成像模型第37-43页
     ·参考坐标系第37-39页
     ·摄像机成像的数学模型第39-43页
   ·摄像机标定方法第43-44页
   ·摄像机标定试验第44-50页
     ·试验仪器第44-46页
     ·标定流程第46-47页
     ·试验结果与分析第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 图像采集与预处理第51-67页
   ·图像采集第51-52页
     ·单目图像采集第51页
     ·双目图像采集第51-52页
   ·图像预处理第52-66页
     ·直方图均衡化处理第52-53页
     ·图像灰度化第53-56页
     ·图像二值化和蒙版计算第56-57页
     ·图像噪声、孔洞等的去除处理第57-58页
     ·双目图像校正第58-66页
   ·小结第66-67页
第5章 图像分割及果实提取第67-118页
   ·图像分割方法第68-72页
     ·现有的分割方法第68-70页
     ·类圆目标物体的分割方法第70-71页
     ·重叠及遮挡物体的分割方法第71-72页
   ·基于区域的柑橘图像分割第72-77页
     ·基于K均值聚类算法的柑橘图像分割第72-73页
     ·改进的K均值聚类算法第73-74页
     ·试验结果与分析第74-77页
   ·基于边缘的柑橘图像分割第77-97页
     ·最优化算子Canny的边缘检测第79-86页
     ·基于小波变换的多尺度边缘检测第86-94页
     ·小波变换和Canny算子融合的边缘检测第94-97页
   ·基于区域和边缘的柑橘图像分割结果融合第97-100页
     ·基于区域和边缘的分割结果融合算法第98页
     ·试验结果与分析第98-100页
   ·果实提取第100-108页
     ·基于子图分解的RHT算法设计第101-105页
     ·试验结果与分析第105-108页
   ·结合视差图像进行的柑橘图像分割第108-116页
     ·视差图像计算第109-112页
     ·视差图像分割第112页
     ·试验结果与分析第112-116页
   ·小结第116-118页
第6章 立体图像匹配及深度计算第118-129页
   ·体匹配方法第118-119页
   ·基于兴趣点的匹配第119-128页
     ·兴趣点检测第119-121页
     ·兴趣点描述第121-122页
     ·特征匹配第122页
     ·试验结果与分析第122-128页
   ·小结第128-129页
第7章 结论与展望第129-132页
   ·研究结论第129-130页
   ·主要创新内容第130-131页
   ·可进一步研究的问题第131-132页
参考文献第132-145页
攻读博士期间发表学术论文第145-146页
致谢第146页

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