| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-19页 |
| 1.2.1 无人直升机研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 无人旋翼机自主着陆技术现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 计算机视觉技术现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 视觉导航现状 | 第15-19页 |
| 1.3 图像基础 | 第19-22页 |
| 1.3.1 数字图像 | 第19页 |
| 1.3.2 数字图像表示 | 第19页 |
| 1.3.3 数字图像文件格式 | 第19-21页 |
| 1.3.4 图像退化模型 | 第21-22页 |
| 1.4 章节安排 | 第22-23页 |
| 第二章 摄像机模型与标定 | 第23-32页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 摄像机模型 | 第23-27页 |
| 2.2.1 摄像机模型中各个坐标系及其转换关系 | 第24-26页 |
| 2.2.2 镜头畸变模型 | 第26-27页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 视觉导航图像处理及改进 | 第32-48页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 图像预处理 | 第32-45页 |
| 3.2.1 图像灰度化、直方图均匀化 | 第32-34页 |
| 3.2.2 图像噪声滤波 | 第34-38页 |
| 3.2.3 图像边缘检测 | 第38-45页 |
| 3.3 改进Canny边缘检测算子 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 无人直升机位姿参数的确定 | 第48-59页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 着陆图案的设计 | 第48-49页 |
| 4.3 图像特征提取 | 第49-52页 |
| 4.3.1 特征提取 | 第49-51页 |
| 4.3.2 特征角点的标记 | 第51-52页 |
| 4.4 无人机位姿估计 | 第52-55页 |
| 4.4.1 无人直升机位置的确定 | 第52-53页 |
| 4.4.2 无人直升机姿态的确定 | 第53-55页 |
| 4.5 实验数据的验证和分析 | 第55-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 着陆目标平台的实时跟踪 | 第59-71页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 目标的检测和识别 | 第59-60页 |
| 5.3 目标跟踪 | 第60-66页 |
| 5.3.1 目标跟踪方法 | 第60-61页 |
| 5.3.2 离散型卡尔曼滤波 | 第61-63页 |
| 5.3.3 无损卡尔曼滤波 | 第63-66页 |
| 5.4 基于有色噪声的无损卡尔曼滤波 | 第66-70页 |
| 5.4.1 基于有色噪声的无损卡尔曼滤波模型 | 第66-68页 |
| 5.4.2 基于有色噪声的无损卡尔曼滤波的目标跟踪仿真模拟 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77页 |