| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景 | 第11-15页 |
| ·机器人足球的发展状况 | 第11-13页 |
| ·足球机器人系统的关键技术及研究现状 | 第13-15页 |
| ·足球机器人视觉系统的彩色图像识别 | 第15-16页 |
| ·足球机器人视觉系统的光照问题 | 第16-18页 |
| ·光照不变性在足球机器人彩色图像识别中的研究现状 | 第18-19页 |
| ·研究足球机器人彩色图像识别光照不变性的意义 | 第19-21页 |
| ·论文主要内容创新点和结构安排 | 第21-25页 |
| ·论文主要内容 | 第21页 |
| ·论文创新点 | 第21-22页 |
| ·论文结构安排 | 第22-25页 |
| 2 基于双色性反射模型的光照不变颜色分量及特征选择 | 第25-43页 |
| ·光照作用 | 第25页 |
| ·双色性反射模型理论 | 第25-27页 |
| ·颜色模型分量 | 第27-34页 |
| ·经典颜色模型分量 | 第27-30页 |
| ·双色性反射模型及光照颜色不变分量 | 第30-34页 |
| ·特征选择 | 第34-41页 |
| ·图像的特征 | 第34-36页 |
| ·特征选择和提取 | 第36页 |
| ·特征选择的算法 | 第36-39页 |
| ·类可分性判据 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 3 基于顺序前向的次优颜色特征分量选择算法 | 第43-55页 |
| ·次优特征选择方法 | 第45-49页 |
| ·基于顺序前向的次优颜色特征分量选择 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 4 基于遗传算法的最优颜色特征分量选择算法 | 第55-66页 |
| ·最优特征选择算法 | 第55-59页 |
| ·基于遗传算法颜色特征分量选择算法 | 第59-65页 |
| ·适应度函数 | 第59页 |
| ·染色体的构成 | 第59-60页 |
| ·约束条件 | 第60页 |
| ·终止条件 | 第60-61页 |
| ·算法策略 | 第61-63页 |
| ·算法流程 | 第63-64页 |
| ·遗传算法的优越性 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 5 半自主足球机器人光照不变性颜色模型研究 | 第66-82页 |
| ·半自主足球机器人系统 | 第66-68页 |
| ·顺序前向的次优颜色特征分量选择模型 | 第68-72页 |
| ·遗传算法的最优颜色特征分量选择模型 | 第72-78页 |
| ·基于遗传算法的颜色模型 | 第75-76页 |
| ·遗传算法运行参数研究 | 第76-78页 |
| ·试验结果及分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 6 全自主足球机器人光照不变性颜色模型研究 | 第82-96页 |
| ·全自主足球机器人系统 | 第82-84页 |
| ·MT-R 全自主机器人体系结构 | 第84-85页 |
| ·顺序前向的次优颜色特征分量选择模型 | 第85-89页 |
| ·遗传算法的最优颜色特征分量选择模型 | 第89-92页 |
| ·试验结果及分析 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 7 总结与展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-105页 |