| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文研究的意义及背景 | 第9-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·国内外研究所存在的问题 | 第10-11页 |
| ·机器视觉概述 | 第11-14页 |
| ·机器视觉的定义及特点 | 第11-12页 |
| ·机器视觉系统的主要构成 | 第12页 |
| ·机器人视觉 | 第12-13页 |
| ·机器人视觉的发展历程 | 第13页 |
| ·移动机器人视觉中的目标跟踪 | 第13-14页 |
| ·视觉型自引导车 | 第14-16页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 全方位视觉 | 第17-26页 |
| ·全方位视觉概述 | 第17-20页 |
| ·全方位视觉的特点 | 第17-18页 |
| ·全方位视觉的主要构建方式 | 第18-19页 |
| ·全方位视觉的应用研究现状 | 第19-20页 |
| ·鱼眼镜头概述 | 第20-22页 |
| ·鱼眼和鱼眼镜头 | 第20-21页 |
| ·鱼眼镜头的发展历程 | 第21-22页 |
| ·鱼眼镜头畸变校正 | 第22-26页 |
| ·镜头畸变分类 | 第22-23页 |
| ·鱼眼图像畸变的几何矫正 | 第23-25页 |
| ·鱼眼图像校正运算 | 第25-26页 |
| 第三章 基于 Mean Shift 的目标跟踪算法 | 第26-37页 |
| ·Mean Shift 原理 | 第26-27页 |
| ·扩展的 Mean Shift | 第27-29页 |
| ·核函数 | 第27-28页 |
| ·Mean Shift 扩展形式 | 第28-29页 |
| ·Mean Shift 的物理含义 | 第29-31页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第31-34页 |
| ·算法步骤 | 第31-32页 |
| ·算法的收敛性证明 | 第32-34页 |
| ·Mean Shift 在目标跟踪中的应用 | 第34-37页 |
| ·目标模型的描述 | 第34-35页 |
| ·候选模型的描述 | 第35页 |
| ·相似性函数 | 第35页 |
| ·目标定位 | 第35-37页 |
| 第四章 Mean Shift 的改进算法 | 第37-41页 |
| ·Mean Shift 与 Kalman 滤波器结合 | 第37页 |
| ·卡尔曼滤波器建模 | 第37-39页 |
| ·目标遮挡问题的处理 | 第39-41页 |
| 第五章 实验系统简介及实验结果 | 第41-44页 |
| ·实验系统简介 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| ·跟踪快速目标 | 第42-43页 |
| ·遮挡问题的跟踪 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·工作总结 | 第44页 |
| ·未来工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |