| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 农业专家系统的应用现状 | 第9-10页 |
| 1.3 嵌入式图像采集与处理的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的研究目的及内容 | 第11-13页 |
| 2 系统分析与设计 | 第13-18页 |
| 2.1 需求分析 | 第13页 |
| 2.2 整体设计 | 第13-14页 |
| 2.3 主要器件的选择 | 第14-16页 |
| 2.3.1 ARM 处理器的选择 | 第14-15页 |
| 2.3.2 摄像头的选型 | 第15-16页 |
| 2.4 系统软件的选择 | 第16-17页 |
| 2.5 图像处理函数库的选择 | 第17-18页 |
| 3 软件开发环境的构建 | 第18-26页 |
| 3.1 嵌入式开发环境的构建 | 第18-24页 |
| 3.1.1 交叉编译环境的建立 | 第18-19页 |
| 3.1.2 配置编译 Uboot | 第19-20页 |
| 3.1.3 Linux 内核移植与摄像头驱动配置 | 第20-22页 |
| 3.1.4 根文件系统的制作 | 第22-24页 |
| 3.2 Linux 开发平台上 OpenCV 库的安装和配置 | 第24-26页 |
| 4 图像采集系统的设计 | 第26-32页 |
| 4.1 基于 V4L 图像采集功能的实现 | 第26-30页 |
| 4.1.1 V4L 简介 | 第26页 |
| 4.1.2 V4L 设计流程与使用的函数 | 第26-28页 |
| 4.1.3 V4L 图像采集编程的实现 | 第28-30页 |
| 4.2 图像采集系统的测试 | 第30-32页 |
| 5 基于 OpenCV 图像处理技术的实现 | 第32-44页 |
| 5.1 开源视觉库 OpenCV 概述 | 第32页 |
| 5.2 OpenCV 的主要数据结构与函数体系 | 第32-34页 |
| 5.3 基于 OpenCV 库图像处理的实现 | 第34-42页 |
| 5.3.1 图像处理流程和使用的函数 | 第34-38页 |
| 5.3.2 高斯平滑滤波 | 第38-39页 |
| 5.3.3 膨胀与二值化处理 | 第39-40页 |
| 5.3.4 图像的边缘检测 | 第40-41页 |
| 5.3.5 图像目标识别 | 第41-42页 |
| 5.4 图像处理 OpenCV 库向开发板的移植 | 第42-44页 |
| 5.4.1 交叉编译 libjpeg | 第42页 |
| 5.4.2 交叉编译 OpenCV | 第42-44页 |
| 6 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 本文总结 | 第44页 |
| 6.2 前景展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 作者简历 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |