| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 足球机器人及其系统组成 | 第6-8页 |
| 1．2 课题的研究内容 | 第8-9页 |
| 1．3 课题的提出及意义 | 第9-11页 |
| 第二章 数字图象处理基础知识 | 第11-23页 |
| 2．1 数字图象处理概述 | 第11-12页 |
| 2．2 灰度直方图 | 第12-15页 |
| 2．2．1 定义 | 第12-13页 |
| 2．2．2 直方图的性质 | 第13-14页 |
| 2．2．3 直方图的用途 | 第14-15页 |
| 2．3 图像分割 | 第15-17页 |
| 2．3．1 基于灰度阈值的图像分割方法 | 第15-16页 |
| 2．3．2 基于梯度的图像分割方法 | 第16-17页 |
| 2．4 颜色模型 | 第17-18页 |
| 2．5 图像几何变换 | 第18-23页 |
| 2．5．1 空间变换 | 第19页 |
| 2．5．2 灰度级插值 | 第19-21页 |
| 2．5．3 实现 | 第21-23页 |
| 第三章 MiroSot足球机器人视觉子系统设计 | 第23-28页 |
| 3．1 足球机器人视觉子系统工作要求 | 第23页 |
| 3．2 视觉子系统工作过程 | 第23-26页 |
| 3．2．1 图像输入、数字化和预处理 | 第23-25页 |
| 3．2．2 特征提取 | 第25-26页 |
| 3．2．3 初始人机交互 | 第26页 |
| 3．2．4 辨识目标 | 第26页 |
| 3．3 视觉子系统的结构 | 第26-28页 |
| 第四章 机器人视觉子系统图像处理技术设计 | 第28-42页 |
| 4．1 基于RGB分量阈值的彩色图像分割 | 第28-36页 |
| 4．1．1 彩色图像的三基色分量图 | 第28-29页 |
| 4．1．2 基于像素RGB分量阈值的彩色图像分割 | 第29-36页 |
| 4．2 自适应阈值法 | 第36-37页 |
| 4．3 基于HS的彩色图像分割 | 第37页 |
| 4．4 多值化颜色查找表 | 第37-38页 |
| 4．5 目标边缘—阶矩中心定位法 | 第38-40页 |
| 4．6 自适应动态窗口跟踪法 | 第40-42页 |
| 第五章 Mirosot足球机器人视觉系统图像处理算法的改进 | 第42-51页 |
| 5．1 原视觉子系统存在的问题及解决方法 | 第42-46页 |
| 5．1．1 问题一的原因分析及解决方法 | 第42-43页 |
| 5．1．2 问题二的原因分析及解决方法 | 第43-45页 |
| 5．1．3 问题三的原因分析及解决方法 | 第45-46页 |
| 5．1．4 问题四的原因分析及解决方法 | 第46页 |
| 5．2 视觉图像处理算法改进部分的程序设计 | 第46-50页 |
| 5．2．1 自适应多值化查找表的实现 | 第46-47页 |
| 5．2．2 目标颜色样本选取的实现 | 第47页 |
| 5．2．3 位置补偿的实现 | 第47-48页 |
| 5．2．4 目标边缘—阶矩中心定位的实现 | 第48-50页 |
| 5．3 小结 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |