基于双目立体视觉的鸡腿菇识别与定位研究

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基于双目立体视觉的鸡腿菇识别与定位研究

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基于双目立体视觉的鸡腿菇识别与定位研究

论文目录
摘要	第1-10页
abstract	第10-15页
第1章绪论	第15-21页
1.1 课题的提出及研究意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-18页
1.2.1 国外研究现状	第16-17页
1.2.2 国内研究现状	第17-18页
1.3 双目立体视觉关键技术	第18-19页
1.4 本文研究主要内容	第19-20页
1.5 本章小结	第20-21页
第2章摄像机标定	第21-35页
2.1 成像模型与坐标系建立	第21-26页
2.1.1 双目立体视觉坐标系	第21-23页
2.1.2 摄像机线性模型	第23-25页
2.1.3 摄像机非线性模型	第25-26页
2.2 摄像机标定	第26-31页
2.2.1 摄像机标定方法概述	第26-27页
2.2.2 Zhang摄像机标定方法	第27页
2.2.3 摄像机内外参数求解	第27-30页
2.2.4 摄像头畸变处理	第30-31页
2.2.5 双目立体标定	第31页
2.3 摄像机标定实验	第31-33页
2.4 本章小结	第33-35页
第3章基于双目立体视觉的鸡腿菇匹配	第35-49页
3.1 双目立体匹配分类	第35-37页
3.1.1 全局立体匹配算法	第35页
3.1.2 局部立体匹配算法	第35页
3.1.3 基于区域匹配算法	第35-36页
3.1.4 基于特征的匹配算法	第36-37页
3.2 SURF(Speeded-UpRobustFeatures)特征提取及描述	第37-40页
3.2.1 构造Hessian矩阵	第37-38页
3.2.2 构建尺度空间	第38-39页
3.2.3 特征点定位	第39页
3.2.4 特征点主方向确定	第39-40页
3.2.5 构造特征点描述子	第40页
3.3 改进SURF匹配优化算法	第40-44页
3.3.1 Haar-like特征集	第41页
3.3.2 改进的SURF描述子	第41-42页
3.3.3 向量空间余弦相似度匹配	第42-43页
3.3.4 RANSAC容错	第43-44页
3.4 实验结果与分析	第44-48页
3.5 本章小结	第48-49页
第4章鸡腿菇图像分割	第49-61页
4.1 最大类间方差法	第49-50页
4.2 GrabCut分割算法	第50-53页
4.2.1 颜色模型	第51-53页
4.2.2 能量函数最小化	第53页
4.3 改进SURF算法与Grabcut算法结合	第53-56页
4.3.1 单应性矩阵	第54页
4.3.2 确定目标区域	第54-56页
4.4 鸡腿菇图像边缘检测	第56-60页
4.4.1 Canny算子	第57页
4.4.2 Sobel算子	第57-58页
4.4.3 Laplacian算子	第58页
4.4.4 Prewitt算子	第58页
4.4.5 边缘检测算子分析	第58-60页
4.5 本章小结	第60-61页
第5章双目立体视觉的三维重建与鸡腿菇定位	第61-71页
5.1 三维测量原理	第61-62页
5.2 一般情况下的三维重建	第62-65页
5.2.1 重建模型	第63页
5.2.2 重建方法	第63-65页
5.2.3 三维重建精度分析	第65页
5.3 定位实验与分析	第65-70页
5.4 本章小结	第70-71页
结论与展望	第71-73页
本文工作总结	第71页
展望	第71-73页
参考文献	第73-76页
致谢	第76-77页
附录A 攻读学位期间所撰写及录用的学术论文	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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