基于颜色标记的三维目标姿态估计研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·视觉姿态估计方法概述 | 第11-14页 |
| ·目标识别方法 | 第11-12页 |
| ·姿态估计的分类 | 第12-14页 |
| ·视觉姿态估计国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要内容和结构 | 第16-17页 |
| 第2章 视觉姿态估计方案 | 第17-25页 |
| ·齐次坐标 | 第17页 |
| ·常用坐标系 | 第17-20页 |
| ·图像坐标系 | 第18-19页 |
| ·摄像机坐标系 | 第19页 |
| ·世界坐标系 | 第19-20页 |
| ·摄像机成像模型 | 第20-22页 |
| ·视觉姿态估计方案 | 第22-24页 |
| ·利用标定摄像机方案 | 第23-24页 |
| ·非标定摄像机方案 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 视觉姿态估计中的图像处理 | 第25-40页 |
| ·图像文件格式 | 第25-26页 |
| ·图像特征的选择 | 第26-27页 |
| ·颜色空间的选择 | 第27-30页 |
| ·视觉姿态估计中的低层图像处理 | 第30-38页 |
| ·RGB 到 HSV 色彩空间的转换 | 第30-31页 |
| ·颜色标记识别 | 第31-32页 |
| ·图像二值化 | 第32-33页 |
| ·特征点提取 | 第33-38页 |
| ·算法步骤描述 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于颜色标记的姿态估计算法 | 第40-49页 |
| ·姿态估计问题 | 第40-41页 |
| ·摄像机标定 | 第41-44页 |
| ·摄像机标定原理 | 第41-42页 |
| ·利用 Matlab 标定工具箱标定摄像机内参数 | 第42-44页 |
| ·姿态估计算法 | 第44-48页 |
| ·三维旋转的表示 | 第44-45页 |
| ·特征点的选取 | 第45页 |
| ·姿态估计方法 | 第45-47页 |
| ·奇异值分解(SVD) | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第49-56页 |
| ·实验环境与方法 | 第49-52页 |
| ·实验功能界面 | 第49-50页 |
| ·功能实现描述 | 第50-52页 |
| ·实验过程描述 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
