| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究背景与研究目的 | 第10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·电子稳像算法国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·电子稳像算法的国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·电子稳像算法的国内研究现状 | 第12页 |
| ·电子稳像算法的应用及发展前景 | 第12-15页 |
| ·课题研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 移动机器人视觉系统软硬件介绍 | 第17-29页 |
| ·移动机器人的硬件系统介绍 | 第17-20页 |
| ·视觉系统下的软件算法 | 第20-28页 |
| ·电子稳像算法相关理论 | 第20-23页 |
| ·几种电子稳像算法的理论概述 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 移动机器人视觉系统图像预处理方法研究 | 第29-43页 |
| ·图像预处理基本概念 | 第29页 |
| ·图像灰度化处理 | 第29-32页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第29-30页 |
| ·处理结果与分析 | 第30-32页 |
| ·图像的直方图均衡化处理 | 第32-34页 |
| ·图像的直方图均衡化 | 第32-33页 |
| ·处理结果与分析 | 第33-34页 |
| ·图像的平滑去噪处理 | 第34-42页 |
| ·图像平滑去噪的相关理论 | 第34页 |
| ·基于均值滤波的图像平滑去噪 | 第34-37页 |
| ·基于高斯滤波的图像平滑去噪 | 第37-38页 |
| ·基于自适应中值滤波的图像平滑去噪 | 第38-41页 |
| ·处理结果与分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 移动机器人视觉系统电子稳像运动估计方法研究 | 第43-62页 |
| ·特征点——角点提取方法研究 | 第43-55页 |
| ·特征点基本概念 | 第43-44页 |
| ·角点特征点的基本概念 | 第44-45页 |
| ·角点特征点的检测方法 | 第45-52页 |
| ·角点提取处理结果与分析 | 第52-55页 |
| ·基于角点的图像匹配 | 第55-60页 |
| ·匹配准则的选取 | 第56-59页 |
| ·处理结果与分析 | 第59-60页 |
| ·基于仿射模型的运动参数估计 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 移动机器人视觉系统电子稳像运动补偿方法研究 | 第62-73页 |
| ·运动滤波方法的研究与分析 | 第62-67页 |
| ·均值滤波器 | 第62-64页 |
| ·二次 B 样条 | 第64-65页 |
| ·Kalman 滤波 | 第65-67页 |
| ·参数补偿方法研究与分析 | 第67-69页 |
| ·固定帧补偿方法 | 第67-68页 |
| ·相邻帧补偿方法 | 第68-69页 |
| ·稳像处理结果与分析 | 第69-71页 |
| ·移动机器人系统电子稳像处理实验研究 | 第69-70页 |
| ·水面遥控快艇电子稳像处理实验研究 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |