驼峰提钩自动化系统中目标捕捉的研究



驼峰提钩自动化系统中目标捕捉的研究

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驼峰提钩自动化系统中目标捕捉的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-14页
· 论文的选题背景和研究意义	第9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 论文主要研究内容	第11-14页
· 机器视觉中的关键技术	第11-13页
· 论文研究思路	第13-14页
2 图像预处理	第14-26页
· 图像增强方法	第14-21页
· 图像对比度增强方法	第14-18页
· 图像去噪方法	第18-21页
· 图像边缘提取方法	第21-23页
· Roberts 梯度算子	第21页
· Sobel 算子	第21-22页
· Canny 算子	第22-23页
· 改进的 Canny 边缘检测算法	第23-26页
· 子图像直方图分类	第23-24页
· 自适应设定高、低阈值	第24-26页
3 基于几何特征的模板匹配	第26-41页
· 常用的模板匹配方法	第26-27页
· 基于图像灰度值的模板匹配	第26-27页
· 基于图像形状的模板匹配	第27页
· 基于几何特征的模板匹配算法	第27-33页
· 计算相似度量	第27-29页
· 终止相似度量计算的条件	第29-30页
· 加速搜索策略	第30-33页
· 提高匹配精度的方法	第33-36页
· 模板匹配实验结果	第36-41页
· 噪声测试	第37-38页
· 光照测试	第38-39页
· 平移和伸缩放测试	第39-41页
4 双目立体视觉在提钩自动化系统中的应用	第41-57页
· 摄像机标定	第41-48页
· 常用摄像机标定方法	第41-44页
· 基于神经网络的摄像机标定方法	第44-48页
· 特征提取	第48-50页
· 立体匹配	第50-54页
· 立体匹配方法简介	第50-51页
· 模板匹配和特征点匹配的结合	第51-54页
· 深度恢复	第54-57页
5 实验结果分析	第57-63页
· 图像预处理	第57-58页
· 模板匹配	第58-59页
· 提取角点	第59页
· 立体匹配和深度计算	第59-60页
· 三维坐标恢复	第60-63页
结论	第63-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-67页
攻读学位期间的研究成果	第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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