前言 1 緒論 1.1 背景及意義 1.1.1 研究背景 1.1.2 羊體尺參數(shù)及體型對(duì)羊性能的影響 1.1.3 福利化養(yǎng)殖是現(xiàn)代畜牧業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì) 1.1.4 無(wú)應(yīng)激的體尺測(cè)量是改善動(dòng)物福利的有效手段 1.2 外研究現(xiàn)狀 1.2.1 羊體尺參數(shù)與體重的研究現(xiàn)狀 1.2.2 視覺技術(shù)在動(dòng)物形態(tài)參數(shù)測(cè)量中的應(yīng)用研究 1.2.3 動(dòng)物三維模型構(gòu)建技術(shù)的研究 1.3 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線 1.3.1 研究目標(biāo)和內(nèi)容 1.3.2 存在問(wèn)題 1.3.3 技術(shù)路線 2 雙目立體視覺的基本理論與攝像機(jī)標(biāo)定 2.1 相機(jī)透視投影模型 2.2 雙目立體視覺原理 2.3 攝像機(jī)標(biāo)定 2.3.1 Zhang攝像機(jī)標(biāo)定法原理 2.3.2 標(biāo)定板圖像采集 2.3.3 攝像機(jī)標(biāo)定過(guò)程 2.4 雙目立體視覺測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2.4.1 系統(tǒng)主界面設(shè)計(jì)及采集功能實(shí)現(xiàn) 2.4.2 攝像機(jī)標(biāo)定功能實(shí)現(xiàn) 2.5 本章小結(jié) 3 復(fù)雜背景下的羊體信息識(shí)別算法與優(yōu)化 3.1 引言 3.2 圖像分割的相關(guān)理論與方法 3.2.1 模糊C均值算法 3.2.2 多尺度分水嶺算法 3.2.3 Graph Cut算法 3.3 基于改進(jìn)的Graph Cut算法的羊體信息提取 3.3.1 改進(jìn)的Graph Cut算法 3.3.2 羊體側(cè)視圖像數(shù)據(jù)采集 3.3.3 多尺度分水嶺預(yù)分割 3.3.4 分割結(jié)果及分析 3.4 算法的適應(yīng)性分析 3.4.1 基于雙目攝像機(jī)的羊體側(cè)視圖像獲取 3.4.2 帶色彩的多尺度Retinex羊體圖像預(yù)處理 3.4.3 羊體圖像分割結(jié)果 3.5 本章小結(jié) 4 羊體尺參數(shù)的測(cè)量 4.1 羊體重預(yù)估 4.1.1 逐步回歸法建模與分析 4.1.2 偏 小二乘回歸法建模與分析 4.2 輪廓提取 4.3 基于包絡(luò)線分析體尺測(cè)點(diǎn)檢測(cè)法 4.3.1 區(qū)間劃分 4.3.2 曲線擬合