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番茄收获机器人视觉定位中多光谱图像融合方法的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·研究的目的与意义第11-12页
   ·国外研究现状第12-14页
   ·国内研究现状第14-15页
   ·研究思路与方法第15-17页
   ·技术路线第17-18页
第二章 图像采集系统与图像预处理第18-32页
   ·图像采集系统第18-21页
     ·可见光图像采集系统第18-19页
     ·近红外图像采集系统第19-20页
     ·软件开发系统第20-21页
   ·可见光图像预处理第21-26页
     ·基于 L~*a~*b~*颜色模型的RGB图像光照自适应方法第21-23页
     ·基于颜色特征的彩色图像分割第23-26页
   ·近红外图像预处理第26-30页
     ·近红外图像简介第26-27页
     ·图像增强方法第27-30页
   ·本章小节第30-32页
第三章 可见光图像与近红外图像配准第32-50页
   ·图像的角点提取第34-38页
     ·SUSAN角点检测算子第34-36页
     ·Harris角点检测算子第36-37页
     ·角点提取算子的对比与选择第37-38页
   ·图像的角点匹配第38-43页
     ·基于相关窗口的角点匹配第39-40页
     ·改进的角点匹配第40-42页
     ·试验结果分析第42-43页
   ·基于仿射变换的图像粗配准第43-45页
     ·仿射变换模型与参数估计第43-44页
     ·图像重采样与插值第44页
     ·图像配准第44-45页
   ·基于目标邻域的图像精配准第45-49页
     ·可见光图像中目标邻域提取第45-46页
     ·仿射逆变换提取近红外图像目标邻域第46-47页
     ·基于改进角点匹配的目标邻域配准第47-49页
   ·本章小节第49-50页
第四章 可见光图像与近红外图像融合第50-59页
   ·图像融合方法的选择第50-56页
     ·基于IHS变换的图像融合第51-52页
     ·基于主成分变换的图像融合第52-53页
     ·基于小波变换的图像融合第53-54页
     ·融合效果对比与融合方法选择第54-56页
   ·融合质量评价第56-58页
     ·熵第56-57页
     ·清晰度第57页
     ·标准差第57-58页
     ·融合方法的质量对比第58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 图像融合后收获目标的分割第59-62页
   ·图像融合后收获目标的分割第59-60页
   ·分割效果分析第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 结论与展望第62-64页
   ·主要结论第62-63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-71页
致谢第71-72页
硕士期间发表的论文及参与的课题第72页

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