基于手机图像分析的叶片及立木测量算法研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
1. 绪论 | 第11-17页 |
·研究背景 | 第11-12页 |
·基于手机的近景测量 | 第11-12页 |
·课题的提出 | 第12页 |
·研究目标 | 第12页 |
·研究意义 | 第12-13页 |
·基于手机的立木测量的国内外研究现状 | 第13-15页 |
·基于图像分析的叶面积测量 | 第13页 |
·基于图像分析的立木测量 | 第13-14页 |
·手机嵌入式程序在林业上的应用 | 第14-15页 |
·本文的主要工作和创新点 | 第15-16页 |
·本文的组织结构 | 第16页 |
·本章小结 | 第16-17页 |
2. 基于手机测量相关技术介绍 | 第17-39页 |
·引言 | 第17-18页 |
·摄像头成像模型 | 第18-23页 |
·摄像头成像原理 | 第18页 |
·坐标系及其关系 | 第18-23页 |
·对极几何理论基础 | 第23-28页 |
·对极几何 | 第23-25页 |
·本质矩阵 | 第25-26页 |
·基础矩阵 | 第26页 |
·摄像头标定 | 第26-28页 |
·手机摄像头特性 | 第28-32页 |
·常见的图像噪声 | 第28-29页 |
·常用图像去噪方法 | 第29-30页 |
·镜头畸变 | 第30-32页 |
·图像分割 | 第32-33页 |
·图像特征点提取及其匹配 | 第33-37页 |
·SIFT特征点提取 | 第34-36页 |
·图像配准 | 第36-37页 |
·图像仿射变换 | 第37页 |
·基于图像的三维重建 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
3. 基于图像分析的叶面积测量算法研究 | 第39-63页 |
·引言 | 第39页 |
·基于图像分析的叶面积测量流程 | 第39-40页 |
·图像采集 | 第40页 |
·图像预处理 | 第40-46页 |
·局部平滑法 | 第40-41页 |
·中值滤波法 | 第41-46页 |
·参考矩形检测 | 第46-54页 |
·常用边缘检测方法 | 第46-51页 |
·双向扫描法检测参考矩形 | 第51-54页 |
·基于彩色通道相似性的叶片图像分割 | 第54-56页 |
·传统的图像分割方法 | 第54页 |
·彩色通道相似性的叶片图像分割 | 第54-56页 |
·叶面积的计算 | 第56页 |
·实验结果及分析 | 第56-62页 |
·错分率 | 第56-57页 |
·结果与分析 | 第57-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
4. 基于图像分析的立木测量算法研究 | 第63-101页 |
·引言 | 第63页 |
·立木图像采集 | 第63-64页 |
·树木图像的分割 | 第64-74页 |
·自然抠图算法原理 | 第64-65页 |
·基于MRF的抠图方法 | 第65-66页 |
·改进的树干图像分割方法 | 第66-74页 |
·图像特征点提取及其匹配 | 第74-80页 |
·SURF算法原理 | 第74-78页 |
·SURF算法的改进 | 第78-80页 |
·基础矩阵的估计及求精 | 第80-84页 |
·权因子的定义 | 第81-82页 |
·加权平移归一化处理 | 第82-84页 |
·摄像头的标定 | 第84-87页 |
·Kruppa方程原理 | 第84-85页 |
·相机内参数的线性标定 | 第85-86页 |
·相机外参数计算 | 第86-87页 |
·像素点三维重建 | 第87-90页 |
·树高的测量 | 第90-93页 |
·立木直径测量 | 第93-94页 |
·立木材积计算 | 第94-99页 |
·立木材积计算原理 | 第95-97页 |
·材积计算步骤 | 第97页 |
·实验与分析 | 第97-99页 |
·结论与讨论 | 第99页 |
·本章小结 | 第99-101页 |
5. 基于手机叶面积和立木测量原型系统设计 | 第101-120页 |
·引言 | 第101页 |
·手机开发平台 | 第101-105页 |
·常用手机开发平台 | 第101-102页 |
·开发平台和工具的选取 | 第102-103页 |
·手机开发平台的搭建 | 第103-105页 |
·手机测量原型设计 | 第105-117页 |
·叶面积测量模块设计 | 第106-109页 |
·立木树高及材积测量模块设计 | 第109-110页 |
·用户身份认证 | 第110-114页 |
·数据同步 | 第114-117页 |
·制作系统的安装程序 | 第117-119页 |
·常用的安装文件格式 | 第118页 |
·cab安装文件的制作 | 第118-119页 |
·本章小结 | 第119-120页 |
6. 结论与展望 | 第120-124页 |
·本文的主要工作和创新点 | 第120-122页 |
·未来工作展望 | 第122-124页 |
参考文献 | 第124-133页 |
个人简介 | 第133-134页 |
导师简介 | 第134-135页 |
获得成果目录 | 第135-136页 |
致谢 | 第136页 |