基于图像的草坪场景分析
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·数字图像处理 | 第11-12页 |
| ·草坪业的现状和发展趋势 | 第12-13页 |
| ·选题的目的和意义 | 第13页 |
| ·本文的主要内容和安排 | 第13-15页 |
| 第2章 图像采集与相关技术研究现状 | 第15-24页 |
| ·图像的采集 | 第15页 |
| ·颜色模型与模型转换 | 第15-18页 |
| ·颜色模型 | 第15-17页 |
| ·模型转换 | 第17-18页 |
| ·图像预处理 | 第18-20页 |
| ·灰度化 | 第18-19页 |
| ·图像锐化 | 第19-20页 |
| ·梯度法 | 第19-20页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第20页 |
| ·图像分割 | 第20-22页 |
| ·图像分割的定义 | 第20-21页 |
| ·基于阈值的分割 | 第21-22页 |
| ·基于边缘的分割 | 第22页 |
| ·图像特征的选取 | 第22-23页 |
| ·颜色特征 | 第22-23页 |
| ·纹理特征 | 第23页 |
| ·形状特征 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 草坪中障碍物的识别 | 第24-35页 |
| ·草坪环境 | 第24-25页 |
| ·传统的障碍物识别方法 | 第25-26页 |
| ·基于图像分析的障碍物识别 | 第26-34页 |
| ·基于图像分析的障碍物识别总体设计思路 | 第26-27页 |
| ·草坪中障碍物识别的具体流程 | 第27-33页 |
| ·颜色差异较大的障碍物的识别 | 第27-30页 |
| ·颜色相似的障碍物的识别 | 第30-33页 |
| ·识别结果与分析 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 草坪与背景分界线的提取 | 第35-44页 |
| ·草坪与背景分界线提取的总体设计思路 | 第35-36页 |
| ·草坪与背景分界线提取的具体流程 | 第36-42页 |
| ·利用颜色特征去除部分背景 | 第36-37页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第37页 |
| ·利用纹理特征去除相似背景 | 第37-38页 |
| ·利用直方图去除离散背景 | 第38-39页 |
| ·草坪与背景分界线的提取 | 第39-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 草坪中漏割草坪的识别 | 第44-61页 |
| ·漏割草坪识别的总体设计思路 | 第44-45页 |
| ·漏割草坪识别算法的具体流程 | 第45-59页 |
| ·基于 Sobel算子的彩色图像的边缘检测 | 第45-46页 |
| ·基于 Otsu算法的二值图像的获取 | 第46-47页 |
| ·基于数学形态学的图像腐蚀 | 第47-48页 |
| ·基于 Freeman码的目标轮廓的提取 | 第48-52页 |
| ·基于 Freeman码的连通区域的填充 | 第52-54页 |
| ·图像的细化及毛刺的去除 | 第54-56页 |
| ·目标识别 | 第56-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文的主要工作与创新点 | 第61-62页 |
| ·未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
