基于图像处理的小型四旋翼导航
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外图像导航技术研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外图像导航研究综述 | 第11-15页 |
| 1.2.2 国内图像导航研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究工作与章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 数字图像处理基础理论 | 第18-26页 |
| 2.1 图像传感器及传感器成像原理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 CMOS图像传感器 | 第18-19页 |
| 2.1.2 视觉传感器成像原理 | 第19-21页 |
| 2.2 图像预处理 | 第21-25页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第21-22页 |
| 2.2.2 灰度级校正 | 第22页 |
| 2.2.3 直方图均衡化 | 第22-24页 |
| 2.2.4 滤波 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于图像匹配的小型四旋翼定位 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 常用的特征点提取算法原理 | 第26-33页 |
| 3.2.1 Moravec算子提取特征点 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Harris算子提取特征点 | 第28-30页 |
| 3.2.3 SUSAN算子提取特征点 | 第30-32页 |
| 3.2.4 FAST算子提取特征点 | 第32-33页 |
| 3.3 基于ORB特征提取与描述 | 第33-36页 |
| 3.3.1 ORB的特征检测 | 第33-34页 |
| 3.3.2 ORB的特征描述 | 第34-36页 |
| 3.4 特征点匹配技术 | 第36-39页 |
| 3.4.1 特征点的匹配 | 第36页 |
| 3.4.2 LSH搜索算法 | 第36-37页 |
| 3.4.3 RANSAC算法去除误匹配点 | 第37-39页 |
| 3.5 实验及分析 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于特征点跟踪的小型四旋翼运动估计 | 第41-55页 |
| 4.1 前言 | 第41页 |
| 4.2 KLT特征点跟踪 | 第41-47页 |
| 4.2.1 KLT算法原理 | 第42-46页 |
| 4.2.2 时间可逆性约束的KLT算法 | 第46-47页 |
| 4.3 序列图像运动估计 | 第47-53页 |
| 4.3.1 坐标系的定义 | 第48-50页 |
| 4.3.2 坐标系间的转换模型 | 第50-52页 |
| 4.3.3 单应性矩阵 | 第52-53页 |
| 4.4 实验及分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 四旋翼平台搭建与软件系统设计 | 第55-73页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 硬件架构 | 第55-59页 |
| 5.3 软件系统设计 | 第59-66页 |
| 5.3.1 地面站介绍 | 第59-62页 |
| 5.3.2 ROS机器人操作系统 | 第62-63页 |
| 5.3.3 飞控软件接口DJI-SDK | 第63-65页 |
| 5.3.4 软件架构 | 第65-66页 |
| 5.4 软件集成调试及实验结果 | 第66-72页 |
| 5.4.1 地面站巡点设置 | 第66-68页 |
| 5.4.2 四旋翼端程序启动 | 第68-70页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第70-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
