| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题提出的背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 课题提出的背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 仿人形足球机器人及其视觉系统的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外仿人形足球机器人视觉研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本课题来源 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 RoboCup中型组仿人形机器人视觉设计 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 仿人形足球机器人比赛简介 | 第17-21页 |
| 2.2.1 组别 | 第18页 |
| 2.2.2 比赛场地 | 第18-21页 |
| 2.3 仿人形足球机器人视觉系统设计 | 第21-24页 |
| 2.3.1 仿人形足球机器人视觉系统简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 仿人形足球机器人视觉系统性能要求 | 第22-23页 |
| 2.3.3 仿人形足球机器人视觉系统 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 视觉系统彩色图像的离线分割技术 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 图像信息的色彩模型 | 第25-28页 |
| 3.3 图像分割技术 | 第28-31页 |
| 3.3.1 图像分割形式化定义 | 第28-29页 |
| 3.3.2 图像分割算法分类 | 第29-31页 |
| 3.4 图像分割识别技术 | 第31-32页 |
| 3.4.1 目标表达与描述 | 第31页 |
| 3.4.2 模式识别 | 第31-32页 |
| 3.5 足球机器人视觉离线颜色分析 | 第32-37页 |
| 3.5.1 阈值选取与色彩判断 | 第33-35页 |
| 3.5.2 常用的颜色分割方法 | 第35-37页 |
| 3.5.3 色块区域连接 | 第37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 视觉系统彩色图像的自适应分割技术 | 第39-47页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 颜色相似性度量 | 第39-43页 |
| 4.2.1 RGB与HIS颜色空间转换 | 第40-41页 |
| 4.2.2 颜色相似系数 | 第41-42页 |
| 4.2.3 颜色相似性判断 | 第42-43页 |
| 4.3 基于颜色相似性度量方法在视觉系统中的应用 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 足球机器人场地特征提取与识别 | 第47-59页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 球门与场地标示柱的特征 | 第47-49页 |
| 5.3 定位关键点的提取 | 第49-51页 |
| 5.4 场地线上点的提取与分类 | 第51-55页 |
| 5.4.1 有边缘检测算法提取场地线 | 第52-53页 |
| 5.4.2 扫描线方法提取场地线 | 第53-54页 |
| 5.4.3 场地线及交叉点的特征定义与分类 | 第54-55页 |
| 5.5 改进的道格拉斯普克法在实验中的应用 | 第55-58页 |
| 5.5.1 道格拉斯—普克(Douglas—Peucker)算法原理 | 第55-57页 |
| 5.5.2 改进的道格拉斯普克算法在本实验中的应用 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 全文总结 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
