基于视觉的楼梯检测与定位
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·仿人形移动机器人研究 | 第9-10页 |
| ·仿人形移动机器人的楼梯检测与定位 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第12页 |
| ·实验平台 | 第12-13页 |
| ·本文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 楼梯检测与定位系统 | 第14-19页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·基于边缘检测的系统架构 | 第14-15页 |
| ·扩展的系统架构 | 第15-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 Gabor滤波器与纹理检测 | 第19-26页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·纹理检测 | 第19-21页 |
| ·纹理及其描述方法 | 第19-20页 |
| ·楼梯纹理检测器 | 第20-21页 |
| ·Gabor滤波器 | 第21-22页 |
| ·Gabor滤波器原理 | 第21-22页 |
| ·Gabor滤波器性质 | 第22页 |
| ·实验结果 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 边缘检测与边缘提取 | 第26-57页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·边缘检测 | 第27-34页 |
| ·边缘检测的数学模型 | 第27-28页 |
| ·梯度算子 | 第28-32页 |
| ·本文中用到的边缘检测算法 | 第32-34页 |
| ·基于阈值分割的自适应边缘检测算法 | 第34-47页 |
| ·阈值分割对边缘检测结果的影响 | 第34-36页 |
| ·基于直方图形状的阈值分割 | 第36-44页 |
| ·基于图像增强算法的阈值分割 | 第44-47页 |
| ·边缘提取-Hough变换 | 第47-50页 |
| ·Hough变换思想 | 第47-48页 |
| ·Hough变换实现 | 第48-50页 |
| ·实验结果 | 第50-56页 |
| ·实验方法及实验结果 | 第50-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 识别与定位算法 | 第57-63页 |
| ·楼梯识别 | 第57-60页 |
| ·识别方法综述 | 第57-58页 |
| ·楼梯识别方法 | 第58-60页 |
| ·楼梯定位 | 第60-62页 |
| ·定位算法 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
