| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 致谢 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·论文背景介绍 | 第7-10页 |
| ·无人飞行器概述 | 第7-8页 |
| ·微型无人直升机研究意义 | 第8-10页 |
| ·路标识别系统在微型无人直升机中的作用 | 第10页 |
| ·关于微型无人直升机研究的国内外研究状况 | 第10-12页 |
| ·国外著名大学与研究机构关于微型直升机的研究 | 第10-11页 |
| ·国际空间机器人竞赛(IARC) | 第11-12页 |
| ·中国首届空间机器人竞赛 | 第12页 |
| ·论文主要内容简介 | 第12-14页 |
| 第二章 路标识别技术相关基础知识 | 第14-29页 |
| ·数字图像处理的基础知识 | 第14-22页 |
| ·静态图像的采样和量化 | 第14-15页 |
| ·动态图像的采样和量化 | 第15页 |
| ·数字图像的数据表达 | 第15-16页 |
| ·滤波 | 第16-17页 |
| ·图像的锐化 | 第17-19页 |
| ·灰度直方图均衡化 | 第19-20页 |
| ·特征抽取 | 第20-21页 |
| ·模板匹配 | 第21页 |
| ·数字图像的模式识别 | 第21-22页 |
| ·机器学习基础知识 | 第22-23页 |
| ·Boosting算法基本概念 | 第23-24页 |
| ·VFW与WDM | 第24-25页 |
| ·基于Windows操作系统的高性能图形输入、输出接口—DirectShow概述 | 第25-29页 |
| 第三章 微型无人直升机路标识别系统结构设计 | 第29-36页 |
| ·路标识别系统功能设计 | 第29页 |
| ·路标识别系统结构 | 第29-31页 |
| ·路标识别系统硬件组成 | 第31-36页 |
| ·摄像机 | 第31-33页 |
| ·无线传输设备 | 第33页 |
| ·视频采集部分 | 第33-35页 |
| ·图像处理计算机 | 第35-36页 |
| 第四章 视频捕获软件设计与实现 | 第36-42页 |
| ·路标识别系统视频捕获软件实现方式选择 | 第36页 |
| ·DirectShow视频捕获接口 | 第36-39页 |
| ·DirectShow对硬件的支持 | 第36-37页 |
| ·对于基于WDM标准的视频采集系统的调用 | 第37-39页 |
| ·Filter Graph的创建过程 | 第39-41页 |
| ·视频捕获与处理框架 | 第41-42页 |
| 第五章 基于机器学习的路标实时识别算法设计与软件实现 | 第42-55页 |
| ·微型无人直升机路标识别实现难点 | 第42-43页 |
| ·相关图像识别技术综述 | 第43-47页 |
| ·本系统采用的路标识别算法概述 | 第47-48页 |
| ·图像预处理 | 第48-49页 |
| ·特征提取 | 第49-51页 |
| ·分类器设计 | 第51-53页 |
| ·软件的实现 | 第53-55页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第55-63页 |
| ·微型无人直升机系统参数 | 第55页 |
| ·软件开发环境 | 第55页 |
| ·实验方法 | 第55-58页 |
| ·实验结果 | 第58-60页 |
| ·室内仿真实验结果 | 第58-59页 |
| ·室外真实实验结果 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-62页 |
| ·层叠分类器参数设定 | 第60-61页 |
| ·识别准确率 | 第61页 |
| ·识别速度 | 第61页 |
| ·整个系统复杂性 | 第61-62页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| 第七章 总结和展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |