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基于CCD和经纬仪的林木图像识别系统研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1. 引言第10-17页
    1.1. 研究的背景及意义第10-11页
    1.2. 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1. 国外研究现状第12-13页
        1.2.2. 国内研究现状第13-14页
    1.3. 存在的问题及发展趋势第14-15页
        1.3.1. 存在的问题第14-15页
        1.3.2. 发展趋势第15页
    1.4. 本文的研究内容及章节安排第15-17页
        1.4.1. 本文的研究内容第15页
        1.4.2. 本文的章节安排第15-17页
2. 林木图像识别系统的设计第17-39页
    2.1. 系统组成第17-20页
        2.1.1. CCD相机第18-19页
        2.1.2. 经纬仪第19-20页
    2.2. 林木图像识别系统的数学模型第20-25页
        2.2.1. 双目立体视觉数学模型第20-22页
        2.2.2. 林木图像识别系统的数学模型第22-24页
        2.2.3. 数学模型求解第24-25页
    2.3. 摄像机标定第25-34页
        2.3.1. 摄像机标定原理第26-28页
        2.3.2. 摄像机的标定方法第28-33页
        2.3.3. 摄像机标定结果第33-34页
    2.4. 系统的精度分析第34-37页
        2.4.1. 系统结构参数对系统精度的影响第36-37页
        2.4.2. 摄像机焦距对系统精度的影响第37页
    2.5. 本章小结第37-39页
3. 林木图像识别系统的图像处理功能研究第39-54页
    3.1. 图像增强第39-44页
        3.1.1. 灰度直方图第39-40页
        3.1.2. 图像平滑第40-42页
        3.1.3. 中值滤波第42-43页
        3.1.4. 图像锐化第43-44页
    3.2. 数学形态学图像处理第44-47页
        3.2.1. 腐蚀和膨胀第45-47页
        3.2.2. 开、闭运算处理第47页
    3.3. 图像分割第47-53页
        3.3.1. 阈值分割第48-49页
        3.3.2. 边缘检测第49-53页
    3.4. 本章小结第53-54页
4. 林木图像识别系统的测量功能研究第54-67页
    4.1. 特征点提取第54-56页
        4.1.1. 特征点提取算法第54-55页
        4.1.2. 实验结果与分析第55-56页
    4.2. 特征点匹配第56-60页
        4.2.1. 特征点匹配的原则第56-57页
        4.2.2. 特征点匹配的算法第57-59页
        4.2.3. 实验结果与分析第59-60页
    4.3. 交互式测量第60-61页
    4.4. 胸径测量第61-64页
        4.4.1. 测量方法第61-64页
        4.4.2. 实验结果与分析第64页
    4.5. 树高测量第64-66页
        4.5.1. 测量方法第64-65页
        4.5.2. 实验结果与分析第65-66页
    4.6. 本章小结第66-67页
5. 测量实验及结果分析第67-74页
    5.1. 实验数据采集第67-68页
        5.1.1. 实验设备第67页
        5.1.2. 实验设计第67-68页
    5.2. 实验数据第68-70页
        5.2.1. 摄像机标定第68-69页
        5.2.2. 位置信息第69页
        5.2.3. 图像信息第69-70页
    5.3. 实验计算与分析第70-73页
        5.3.1. 林木胸径测量第71-72页
        5.3.2. 结果分析第72-73页
    5.4. 本章小结第73-74页
6. 结论与展望第74-76页
    6.1. 总结第74页
    6.2. 展望第74-76页
参考文献第76-78页
附录A第78-79页
附录B第79-91页
个人简介第91-92页
导师简介第92-93页
获得成果目录第93-94页
致谢第94页

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