面向输电线路障碍物识别的多视角重建方法研究
| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状和发展动态 | 第11-12页 |
| ·巡检机器人导航的难点 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容和结构 | 第13-15页 |
| 2 基于多视角重建的障碍物识别模型 | 第15-22页 |
| ·传统输电线路障碍物识别方法 | 第15-18页 |
| ·传统障碍物识别方法存在的问题 | 第18-19页 |
| ·基于多视角重建的障碍物识别模型 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 改进的自适应梯度幅值滤波算法 | 第22-30页 |
| ·障碍物图像噪声特征分析 | 第22页 |
| ·传统图像滤波算法 | 第22-23页 |
| ·梯度幅值滤波原理 | 第23-25页 |
| ·自适应梯度幅值滤波算法 | 第25-28页 |
| ·滤波效果评价及迭代次数确定 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 自适应多窗口梯度幅值轮廓提取算法 | 第30-39页 |
| ·传统轮廓提取方法 | 第30-31页 |
| ·梯度幅值轮廓提取 | 第31-33页 |
| ·等分块多窗口梯度幅值轮廓提取算法 | 第33-35页 |
| ·自适应多窗口梯度幅值轮廓提取算法 | 第35-38页 |
| ·轮廓提取效果评价 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于视差插值的立体匹配算法 | 第39-47页 |
| ·立体匹配基本原理 | 第39-41页 |
| ·立体匹配研究概述 | 第41-42页 |
| ·基于视差插值的立体匹配算法 | 第42-45页 |
| ·立体匹配效果评价 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 轮廓多视角重建及障碍物识别 | 第47-52页 |
| ·摄像机模型 | 第47-49页 |
| ·多视角障碍物轮廓重建 | 第49-51页 |
| ·基于点统计的障碍物识别 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 7 实验结果与分析 | 第52-62页 |
| ·输电线路障碍物识别软件 | 第52-53页 |
| ·图像滤波实验及分析 | 第53-55页 |
| ·轮廓提取实验及分析 | 第55-57页 |
| ·立体匹配实验及分析 | 第57-60页 |
| ·多视角重建实验及分析 | 第60页 |
| ·障碍物识别实验及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 8 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 后记 | 第69-70页 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表的部分学术论著 | 第70页 |
