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基于双目立体视觉的除草机器人行内杂草识别方法研究

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基于双目立体视觉的除草机器人行内杂草识别方法研究
论文目录
 
致谢第1-4页
摘要第4-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-15页
  · 研究背景及意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-13页
    · 行间杂草识别第9页
    · 行内杂草识别第9-13页
  · 课题来源与研究内容第13-14页
    · 课题来源第13页
    · 研究内容第13-14页
  · 本章小结第14-15页
第2章 除草机器人与双目立体视觉系统构建第15-23页
  · 除草机器人研究第15-17页
    · 机器人总体方案第15-16页
    · 悬架结构设计第16页
    · 行内除草与行间除草机构第16-17页
  · 双目立体视觉系统第17-21页
    · 双目立体视觉基本原理第17-19页
    · 立体视觉系统的设计与组成第19-21页
  · 图像处理软件系统开发第21-22页
  · 本章小结第22-23页
第3章 作物/杂草分割算法研究第23-33页
  · 图像灰度化与颜色因子第23-26页
    · 常用颜色特征分量第23-24页
    · 颜色特征参数分析第24-26页
    · 图像归一化及改进的超绿因子第26页
  · 阈值分割及二值化处理第26-30页
    · 图像阈值分割方法第27页
    · 迭代法动态阈值分割第27-28页
    · Otsu 动态阈值分割第28-30页
  · 二值图像后处理与去噪第30-32页
    · 中值滤波处理第30页
    · 面积滤波算法第30-32页
  · 本章小结第32-33页
第4章 基于边缘特征的立体匹配算法研究第33-50页
  · 立体匹配方法及实现第33-36页
    · 立体匹配算法第33-34页
    · 匹配基本约束第34页
    · 相似性度量因子第34-35页
    · 作物/杂草原图立体匹配第35-36页
  · 杂草识别匹配策略第36-37页
  · 边缘特征立体匹配第37-44页
    · 图像背景分割第37-38页
    · 图像边缘检测第38-42页
    · 边缘特征匹配第42-44页
  · 基于高度特征的杂草识别第44-47页
    · 视差图像高度阈值分割第45-46页
    · 立体视觉精度分析第46-47页
  · 边缘特征匹配与原图匹配比较第47-49页
    · 匹配效果对比第47页
    · 实时性比较第47-49页
  · 本章小结第49-50页
第5章 综合高度与空间分布特征的行内杂草识别算法研究第50-63页
  · 行内杂草识别方法第50-51页
  · 图像预处理与边缘特征提取第51-53页
  · 行内杂草区域设定第53页
  · 区域立体匹配及视差图分割第53-54页
  · 植株空间分布特征分析第54-59页
    · 横向像素直方图第54-55页
    · 低通滤波处理第55-56页
    · 作物植株目标匹配第56-58页
    · 空间分布特征识别作物第58-59页
  · 行内杂草识别系统设计第59-62页
  · 本章小结第62-63页
第6章 总结与展望第63-65页
  · 内容总结第63-64页
  · 创新之处第64页
  · 研究展望第64-65页
参考文献第65-68页
攻读硕士学位期间参加科研与发表论文情况第68-69页
摘要第69-71页
Abstract第71-72页

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