基于序列图像的机器人视觉定位技术的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-12页 |
| ·主要研究内容与论文安排 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 视觉定位测量的系统设计 | 第13-25页 |
| ·定位测量的系统设计及工作原理 | 第13-19页 |
| ·运动目标模型 | 第14-16页 |
| ·定位测量模型 | 第16-19页 |
| ·摄像机标定 | 第19-22页 |
| ·传统摄像机标定方法 | 第19-20页 |
| ·摄像机的自标定方法 | 第20-21页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第21-22页 |
| ·线性模型摄像机标定 | 第22页 |
| ·非线性模型摄像机标定 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 视频图像预处理 | 第25-31页 |
| ·图像噪声消除 | 第25-27页 |
| ·均值滤波 | 第25-26页 |
| ·中值滤波 | 第26页 |
| ·频域处理 | 第26-27页 |
| ·直方图均衡化 | 第27页 |
| ·图像的二值化 | 第27-28页 |
| ·图像数学形态学处理 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 序列图像中运动目标的检测跟踪定位 | 第31-41页 |
| ·运动目标检测 | 第31-34页 |
| ·检测方法 | 第31-32页 |
| ·背景模型和背景更新 | 第32-34页 |
| ·阴影检测 | 第34页 |
| ·跟踪定位 | 第34-40页 |
| ·HSV颜色空间 | 第36-37页 |
| ·MeanShift算法 | 第37页 |
| ·CamShift算法 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验 | 第41-49页 |
| ·系统组成 | 第41-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-48页 |
| ·摄像机标定 | 第42-43页 |
| ·运动目标跟踪定位 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
