| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·视觉伺服系统在机器人目标跟踪领域的研究现状 | 第11-13页 |
| ·应用研究 | 第11-12页 |
| ·控制方法研究 | 第12-13页 |
| ·基于视觉的目标识别与跟踪算法研究现状 | 第13-15页 |
| ·目标识别算法研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于特征的目标跟踪算法研究现状 | 第14-15页 |
| ·应用研究分析 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于HSV 空间的目标识别 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·彩色图像的统计学模型 | 第18-19页 |
| ·三基原色模型及HSV 空间 | 第19-22页 |
| ·彩色图像的三基原色模型 | 第19-20页 |
| ·RGB 色彩空间 | 第20页 |
| ·HSV 色彩空间 | 第20-22页 |
| ·目标色彩特征的提取算法 | 第22-26页 |
| ·色度单通道彩色直方图 | 第23-24页 |
| ·反向投影算法 | 第24-25页 |
| ·形态学处理 | 第25-26页 |
| ·目标识别实验 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于Mean Shift 算法的目标跟踪 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·Mean Shift 算法理论 | 第29-33页 |
| ·多维空间核密度估计 | 第29-30页 |
| ·Mean Shift 向量 | 第30-31页 |
| ·二维图像中的Mean Shift 搜索 | 第31-33页 |
| ·Mean Shift 算法在目标跟踪中的应用 | 第33-34页 |
| ·跟踪快速移动目标 | 第34-40页 |
| ·Kalman 滤波器模型 | 第35-37页 |
| ·搜索窗口半径选择策略 | 第37-39页 |
| ·目标遮挡问题处理 | 第39-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-42页 |
| ·Mean Shift 算法与Kalman 滤波器 | 第40-41页 |
| ·Mean Shift 搜索窗口选择策略验证 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 目标跟踪系统及实验 | 第43-60页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·目标跟踪系统构建 | 第43-48页 |
| ·系统整体结构 | 第43-45页 |
| ·垂直自由度机构设计 | 第45-46页 |
| ·舵机控制 | 第46-47页 |
| ·激光测距仪控制 | 第47-48页 |
| ·目标跟踪策略 | 第48-53页 |
| ·变焦过程中的参数选择 | 第48-51页 |
| ·垂直及水平误差补偿策略 | 第51-53页 |
| ·整体控制流程 | 第53页 |
| ·系统实验 | 第53-59页 |
| ·不同颜色目标识别实验 | 第53-54页 |
| ·不同焦距下目标跟踪实验 | 第54-56页 |
| ·模拟地面振动目标跟踪实验 | 第56-57页 |
| ·垂直方向视觉伺服控制实验 | 第57-58页 |
| ·系统综合实验 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |