| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 一维码的发展历程 | 第11-12页 |
| 1.2.2 二维码码制的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 二维码识别方法的研究现状 | 第13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 二维码识别方法分析 | 第16-26页 |
| 2.1 二维码 | 第16-21页 |
| 2.1.1 二维码简介 | 第16-17页 |
| 2.1.2 二维码优缺点分析 | 第17-20页 |
| 2.1.3 二维码在实际中的应用 | 第20-21页 |
| 2.3 QR码的识别原理与基本结构 | 第21-24页 |
| 2.3.1 QR码的结构 | 第21-23页 |
| 2.3.2 QR码的主要特点 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 QR码编码模块设计与方法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 QR码数据编码技术 | 第27-30页 |
| 3.2 Reed-Solomon纠错算法研究 | 第30-36页 |
| 3.2.1 理论基础 | 第31页 |
| 3.2.2 Reed-Solomon码编码算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 Reed-Solomon码译码算法 | 第33-36页 |
| 3.2.4 Reed-Solomon码在QR码中的编码 | 第36页 |
| 3.3 掩摸技术 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 QR码解码模块的设计与分析 | 第40-66页 |
| 4.1 摄像头采集图像的预处理 | 第41-46页 |
| 4.1.1 图像的灰度化 | 第41页 |
| 4.1.2 图像的去噪 | 第41-44页 |
| 4.1.3 图像的二值化 | 第44-46页 |
| 4.2 图像中QR码的粗定位算法改进 | 第46-49页 |
| 4.3 常规QR码定位算法介绍 | 第49-50页 |
| 4.4 改进的QR码定位算法 | 第50-57页 |
| 4.4.1 算法流程 | 第51-52页 |
| 4.4.2 位置探测图形中心坐标的获取 | 第52页 |
| 4.4.3 边缘提取 | 第52-54页 |
| 4.4.4 直线拟合 | 第54-57页 |
| 4.5 QR码图像的几何纠正 | 第57-59页 |
| 4.5.1 平面投影转换 | 第57-59页 |
| 4.5.2 双线性插值 | 第59页 |
| 4.6 QR码的译码 | 第59-62页 |
| 4.7 实验结果分析 | 第62-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-66页 |
| 第5章 QR码在机器人自定位上的应用 | 第66-80页 |
| 5.1 引言 | 第66-69页 |
| 5.2 NAO机器人视觉传感器介绍 | 第69页 |
| 5.3 坐标系的转换 | 第69-73页 |
| 5.4 基于QR码的机器人自定位算法 | 第73-75页 |
| 5.4.1 摄像机坐标系下的计算 | 第73-74页 |
| 5.4.2 世界坐标系下的计算 | 第74-75页 |
| 5.5 基于QR码的机器人自定位的实现 | 第75-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 硕士期间完成论文情况 | 第88页 |