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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

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