| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景和选题依据 | 第12-14页 |
| 1.1.1 机器视觉技术与应用概述 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 形状图像的特征提取与识别 | 第14-15页 |
| 1.2.2 关于视频序列分析处理的研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于机器视觉的转速测量技术 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 运动物体图像采集和预处理研究 | 第19-28页 |
| 2.1 运动物体图像采集 | 第19-21页 |
| 2.2 运动模糊图像复原研究 | 第21-27页 |
| 2.2.1 旋转运动模糊图像退化模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 运动模糊图像复原算法 | 第23-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 序列图像特征提取与分析 | 第28-48页 |
| 3.1 图像特征提取 | 第29-38页 |
| 3.1.1 形状图像分割 | 第29-36页 |
| 3.1.2 特征点提取 | 第36-38页 |
| 3.2 形状序列图像特征分析 | 第38-47页 |
| 3.2.1 倾斜物体透视投影变换模型 | 第38-42页 |
| 3.2.2 图像形状对称性分析 | 第42-45页 |
| 3.2.3 羽毛球偏摆度测量 | 第45-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 相关图像旋转角度估计 | 第48-64页 |
| 4.1 图像极坐标匹配算法 | 第48-54页 |
| 4.1.1 相似性量度 | 第48-49页 |
| 4.1.2 图像极坐标映射 | 第49-54页 |
| 4.2 基于几何矩的算法 | 第54-57页 |
| 4.2.1 图像矩技术概述 | 第54-55页 |
| 4.2.2 利用几何矩计算目标旋转角 | 第55-57页 |
| 4.3 基于Zernike矩的角度估计算法 | 第57-59页 |
| 4.3.1 Zernike矩 | 第57-59页 |
| 4.3.2 基于Zernike矩的目标旋转角度估计 | 第59页 |
| 4.4 算法比较和结论 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 风洞羽毛球在线检测的实现 | 第64-71页 |
| 5.1 基于图像并行处理的体系结构设计 | 第64-68页 |
| 5.1.1 系统硬件体系结构 | 第64-65页 |
| 5.1.2 软件设计 | 第65-68页 |
| 5.2 羽毛球风洞飞行性能测试 | 第68-70页 |
| 5.2.1 羽毛球偏摆度测量 | 第68-69页 |
| 5.2.2 羽毛球转速测量 | 第69-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表论文和获奖 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |