| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·机器人足球比赛概述 | 第11-12页 |
| ·中型组视觉系统的研究意义 | 第12页 |
| ·中型组机器人足球系统简介 | 第12-15页 |
| ·中型组机器人硬件介绍 | 第12-15页 |
| ·中型组机器人视觉系统概述 | 第15页 |
| ·本课题的国内外研究现状和发展趋势 | 第15-18页 |
| ·全向视觉系统研究现状 | 第15-16页 |
| ·机器人目标识别研究现状 | 第16-17页 |
| ·移动机器人定位的研究现状 | 第17-18页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 图像采集与预处理 | 第19-29页 |
| ·Voyager-III 机器人视觉系统 | 第19-20页 |
| ·图像采集 | 第20-24页 |
| ·Directshow 工作原理 | 第20-21页 |
| ·颜色空间的选择和标定 | 第21-24页 |
| ·图像预处理 | 第24-28页 |
| ·图像的灰度变换 | 第24-25页 |
| ·图像平滑 | 第25-26页 |
| ·基于Canny 算子的边缘检测 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 改进投票策略快速Hough 变换的直线检测 | 第29-45页 |
| ·经典的Hough 变换基本原理 | 第29-31页 |
| ·基于kernel 改进投票策略的Hough 变换基本原理 | 第31-42页 |
| ·计算椭圆kernel | 第33-36页 |
| ·应用高斯分布投票 | 第36-38页 |
| ·投票程序 | 第38-41页 |
| ·峰值检测 | 第41-42页 |
| ·改进投票策略的快速Hough 变换场地边线检测 | 第42页 |
| ·试验结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 图像识别与目标定位 | 第45-68页 |
| ·摄像机标定 | 第45-51页 |
| ·摄像机标定的过程 | 第45-46页 |
| ·单视点折反射系统约束方程 | 第46-49页 |
| ·双曲面反射成像 | 第49页 |
| ·全景视觉系统与平面的距离估计试验 | 第49-51页 |
| ·图像分割与目标识别 | 第51-54页 |
| ·图像分割的定义和方法 | 第51-53页 |
| ·区域标记 | 第53-54页 |
| ·目标定位系统试验 | 第54-58页 |
| ·全景摄像头离线颜色查找 | 第54-57页 |
| ·场地目标识别和定位 | 第57-58页 |
| ·基于改进Hough 变换的白线自定位 | 第58-64页 |
| ·判断检测的直线归属 | 第58-59页 |
| ·利用场地白线进行足球机器人的自定位 | 第59-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |