基于智能手机的立木测量技术与方法PDF电子书下载

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第1章 概述 1

1.1 森林资源调查 1

1.2 立木因子测量 1

1.3 摄像测量学 2

1.4 关键技术及技术路线 3

1.4.1 基于智能手机的相机标定方法 3

1.4.2 基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法 3

1.4.3 基于Mean－Shift算法的立木图像分割方法 6

1.4.4 单株立木胸径测量方法 6

1.4.5 单目视觉系统被动测距方法 7

1.4.6 多株立木胸径测量方法 9

1.4.7 平面约束下的立木树高提取方法 10

1.4.8 单株立木树高测量方法 11

1.4.9 基于灭点原理的多株立木树高测量方法 13

1.4.10 多株立木树高和冠幅测量方法 15

1.5 本章小结 16

第2章 相关技术及实验环境 17

2.1 支撑技术概述 17

2.1.1 相机标定 17

2.1.2 距离测量 19

2.1.3 图像分割 20

2.1.4 数字摄影测量与计算机视觉 22

2.2 实验环境和软硬件支撑条件 23

2.2.1 Android系统平台 23

2.2.2 系统架构及特性 23

2.2.3 智能手机的硬件 23

2.2.4 手机传感器 25

2.3 本章小结 25

第3章 智能手机相机标定方法 27

3.1 摄影测量基本成像模型 27

3.2 基于智能手机的改进相机标定方法 28

3.2.1 相机成像模型 29

3.2.2 相机非线性畸变优化模型 30

3.3 参数计算及优化 32

3.3.1 单应性关系与内参约束 32

3.3.2 L－M算法非线性优化 32

3.3.3 畸变优化 32

3.4 标定参数精度对比验证 33

3.4.1 算法实现 33

3.4.2 实验结果与分析 34

3.5 本章小结 39

第4章 基于视觉显著性及形态学的立木树干轮廓检测 40

4.1 视觉显著性表达 40

4.1.1 颜色空间选取 40

4.1.2 基于Lab颜色空间的视觉显著性表达 41

4.2 色调分量均衡化与特征融合 42

4.2.1 色调特征提取 42

4.2.2 色调分量均衡化处理与特征融合 43

4.3 融合图像二值化 44

4.4 数学形态学处理 45

4.5 立木主轮廓提取 47

4.6 轮廓识别精度分析 47

4.6.1 图像采集及实验环境 47

4.6.2 立木树干轮廓分割结果 48

4.6.3 观察评价 49

4.6.4 性能指标评价 49

4.7 本章小结 50

第5章 基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法 51

5.1 材料和方法 51

5.1.1 立木图像采集 51

5.1.2 立木轮廓提取方法 51

5.2 立木图像分割 52

5.3 立木轮廓提取 55

5.3.1 边缘检测 55

5.3.2 轮廓提取 57

5.4 实验与结果分析 57

5.4.1 实验环境 57

5.4.2 立木分割结果 58

5.4.3 分割指标评价 60

5.4.4 算法性能分析 61

5.5 本章小结 62

第6章 基于Mean－Shift算法的立木图像分割方法 63

6.1 立木图像分割原理 63

6.2 多角度立木图像抽象 64

6.2.1 背景平滑 64

6.2.2 冠层空洞模糊 65

6.3 多维自适应Mean－Shift算法立木聚类 67

6.3.1 多维特征自适应带宽 67

6.3.2 核函数 69

6.3.3 立木图像聚类分割实现 70

6.4 实验与结果分析 71

6.4.1 实验方法 71

6.4.2 结果与分析 72

6.5 本章小结 75

第7章 单株立木胸径测量算法 76

7.1 单位像素三维世界坐标系尺寸重建 76

7.1.1 单位像素三维尺寸重建算法 76

7.1.2 单位像素三维世界坐标系物理尺寸重建 77

7.2 树干高度检测 79

7.2.1 最小外接矩形提取及优化 79

7.2.2 树干高度计算 80

7.3 胸径测量算法 80

7.3.1 胸径测量高度定位 81

7.3.2 胸径像素获取 81

7.3.3 胸径计算 81

7.4 实验验证与分析 82

7.4.1 单位像素三维世界坐标系物理尺寸重建验证 82

7.4.2 树干高度测量精度对比 84

7.4.3 胸径测量精度对比 85

7.5 本章小结 86

第8章 单目视觉系统被动测距方法 87

8.1 单目视觉系统被动测距 87

8.2 标靶设计与角点检测 89

8.2.1 标靶设计 89

8.2.2 角点检测算法 90

8.3 基于单目视觉的被动测距模型 93

8.3.1 相关性分析 93

8.3.2 模型建立 95

8.4 实验验证与分析 99

8.4.1 实验设计 99

8.4.2 实验室环境测距 100

8.4.3 自然场景测距 102

8.5 本章小结 102

第9章 多株立木胸径测量方法 104

9.1 多株立木胸径被动测量原理 104

9.2 立木树干轮廓检测 106

9.3 立木胸径测量 107

9.3.1 建立立木胸径测量坐标系 108

9.3.2 立木胸径测量模型 109

9.4 实验验证与分析 112

9.5 本章小结 114

第10章 平面约束下的立木树高提取方法 115

10.1 参照物轮廓识别 116

10.2 灭点坐标检测 117

10.3 构建交比信息 119

10.3.1 平面线段长度计算 119

10.3.2 竖直平面上线段长度计算 120

10.4 实验验证与分析 123

10.4.1 方法实现 123

10.4.2 实验验证 123

10.5 本章小结 124

第11章 单株立木树高测量方法 125

11.1 图像感兴趣区域选取 125

11.2 立木图像畸变校正 127

11.2.1 非线性畸变校正模型 128

11.2.2 基于点运算的透视畸变校正模型 130

11.3 立木树高测量模型 132

11.4 实验验证与分析 133

11.5 本章小结 134

第12章 基于灭点原理的多株立木树高测量方法 135

12.1 立木图像处理与识别 135

12.1.1 图像非线性畸变校正 135

12.1.2 标定物特征点检测 136

12.1.3 立木轮廓垂直最值点识别 137

12.2 多株立木树高测量方法 139

12.2.1 设标立木树高测量 139

12.2.2 多株立木树高测量 141

12.3 实验与验证 144

12.4 本章小结 145

第13章 多株立木树高和冠幅测量方法 147

13.1 树高和冠幅测量原理 147

13.2 立木轮廓提取 149

13.3 基于智能手机的多株立木树高和冠幅测量方法 152

13.3.1 建立立木测量坐标系 152

13.3.2 深度提取模型 153

13.3.3 树高测量模型 153

13.3.4 冠幅测量模型 156

13.4 实验验证与分析 158

13.4.1 树高测量模型精度验证 158

13.4.2 立木冠幅测量模型精度验证 159

13.5 本章小结 159

第14章 立木测量系统开发 161

14.1 系统开发环境 161

14.1.1 环境配置 161

14.1.2 环境搭建 162

14.2 系统开发框架 162

14.3 系统数据流 164

14.4 系统功能模块设计 165

14.5 本章小结 168

参考文献 169

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