基于双目视觉的杂草识别系统研究

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基于双目视觉的杂草识别系统研究

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基于双目视觉的杂草识别系统研究

论文目录
摘要	第1-7页
第一章绪论	第7-12页
· 研究背景及意义	第7-8页
· 国内外研究现状	第8-9页
· 研究内容	第9-10页
· 本章小结	第10-12页
第二章双目立体视觉系统构建	第12-27页
· 双目立体视觉概述	第12-15页
· 基本原理	第12-13页
· 双目视觉研究方法	第13-15页
· 双目视觉系统设计	第15-18页
· 系统硬件组成	第15-16页
· 系统硬件安装结构	第16-17页
· 图像采集软件设计	第17-18页
· 双目视觉系统的标定	第18-26页
· 摄像机标定原理	第18-22页
· 双目视觉系统的MATLAB标定	第22-24页
· 标定结果	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章单目图像特征提取	第27-38页
· 图像预处理	第27-32页
· 改进的超绿特征图像灰度化	第27-29页
· 图像二值化与面积滤波	第29-31页
· 目标边缘检测	第31-32页
· 形态特征提取	第32-36页
· 形状特征参数	第33-35页
· 不变矩特征参数	第35-36页
· 纹理特征提取	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
第四章基于双目视觉图像的高度特征提取	第38-56页
· 灰度图像掩膜处理	第39-40页
· 立体图像校正	第40-47页
· 无标定参数校正原理	第40-42页
· 校正双目图像	第42-47页
· 立体匹配	第47-52页
· 匹配策略	第47-48页
· 基于全局误差能量最小化的立体匹配算法	第48-50页
· 消除不可靠视差	第50-52页
· 计算深度信息	第52-53页
· 植株高度特征提取	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章融合高度特征的杂草识别	第56-74页
· 研究方法概述	第56-57页
· 数据准备和预处理	第57-58页
· 基于MMAS算法的形态特征优化选择	第58-61页
· MMAS优化算法	第58-59页
· 特征选择过程与结果分析	第59-61页
· SVM模型参数优化	第61-69页
· 基于网格搜索的K-CV算法参数寻优	第61-63页
· 基于GA算法的参数寻优	第63-65页
· 基于PSO算法的参数寻优	第65-68页
· 参数优化结果	第68-69页
· 分类模型测试与分析	第69-71页
· 杂草识别研究平台的开发	第71-72页
· 本章小结	第72-74页
第六章总结与展望	第74-76页
· 内容总结	第74-75页
· 创新之处	第75页
· 研究展望	第75-76页
参考文献	第76-80页
Abstract	第80-82页
致谢	第82页

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