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基于视觉图像的无人直升机位姿估计算法实现与验证

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·研究目的与意义第11-13页
   ·研究背景与现状第13-16页
     ·研究背景第13页
     ·国内外研究状况第13-16页
   ·本文研究内容第16-19页
第二章 视觉着陆飞行基础第19-28页
   ·视觉着陆原理第19-20页
   ·视觉着陆相关坐标系第20-22页
   ·摄像机模型第22-25页
     ·针孔摄像机模型第22-23页
     ·CCD 摄像机模型第23-24页
     ·有限摄影摄像机模型第24-25页
   ·无人直升机位姿表示第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 图像处理算法与特征点标记第28-48页
   ·图像处理算法设计流程第28-29页
   ·图像处理基础第29-32页
     ·图像数字化第29-30页
     ·数字图像类型第30-31页
     ·数字图像格式第31页
     ·直方图第31-32页
   ·视频图像获取第32-33页
   ·图像预处理第33-39页
     ·色彩空间转换第33页
     ·图像滤波处理第33-37页
     ·阈值分割第37-38页
     ·去除小区域第38-39页
   ·图像边缘检测第39-41页
   ·角点检测与标记第41-45页
   ·算法试验验证第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 位姿估计算法设计第48-60页
   ·线性位姿估计算法第48-55页
     ·摄像机标定第48-52页
     ·线性估计算法第52-55页
   ·姿态估计非线性优化第55-57页
     ·LM 迭代算法第55-56页
     ·LM 迭代算法实现第56-57页
   ·位姿估计算法软件与仿真第57-59页
     ·GUI 监视软件设计第57-59页
     ·仿真试验第59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 地面小车位姿模拟试验第60-65页
   ·地面小车位姿模拟第60-63页
     ·地面小车平台第60-61页
     ·三维可视化仿真第61-63页
   ·位姿估计算法试验验证第63-64页
     ·算法验证试验第63-64页
     ·试验结果分析第64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 全文总结与展望第65-67页
   ·研究工作总结第65-66页
   ·工作展望第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第71页

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