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移动机器人基于视觉的室外自然场景理解

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·自然场景理解的研究现状第10-11页
   ·自然场景理解的研究趋势第11-12页
   ·本文的主要内容和安排第12-15页
2 室外环境的特征提取和学习算法第15-29页
   ·单目视觉系统第15-17页
     ·Flea2摄像机第15-16页
     ·图像畸变与校正第16-17页
   ·室外环境图像库构建第17-19页
   ·图像特征Texton的提取第19-26页
     ·图像矢量化第20-22页
     ·Texton特征提取的学习算法第22-25页
     ·构建视觉字典第25页
     ·Texton map的构建第25-26页
   ·实验结果和数据分析第26-29页
3 室外环境的障碍物检测第29-38页
   ·基于Texton的图像场景描述符第30-31页
   ·图像场景间相似程度的度量第31-32页
   ·障碍物类别的SVM识别模型第32-35页
     ·多类SVM分类器第32-34页
     ·障碍物的训练数据规范化第34页
     ·多类障碍物模型的构建第34-35页
   ·室外环境中障碍物检测识别第35页
   ·实验结果与数据分析第35-38页
4 室外环境的自然场景理解第38-59页
   ·基于图像基本结构的子块分割第38-48页
     ·Texton语义弱分类器表示第38-39页
     ·基于语义弱分类器的Boost识别模型构建与测试第39-43页
     ·Texton的像素弱分类器的表示第43-44页
     ·基于像素弱分类器的图像分割第44-46页
     ·实验结果与数据分析第46-48页
   ·基于图像子块模型库匹配的图像识别第48-53页
     ·图像子块类别模型库的构建第49-50页
     ·基于模型库匹配的图像子块分割第50-52页
     ·实验结果与数据分析第52-53页
   ·局部信息和全局信息的相结合的图像识别第53-59页
     ·基于图像子块的语义识别模型第54-56页
     ·全局和局部信息结合的图像识别第56页
     ·实验结果和数据分析第56-59页
结论第59-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第64页
课题资助情况第64-65页
致谢第65-66页

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