| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 课题来源与主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 运动目标姿态测量相关理论 | 第14-32页 |
| 2.1 相机成像模型 | 第14-16页 |
| 2.1.1 坐标系定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 坐标系转换 | 第15-16页 |
| 2.2 OpenGL成像模型 | 第16-21页 |
| 2.2.1 Open GL成像原理 | 第17-19页 |
| 2.2.2 Open GL成像原理与相机成像原理一致性证明 | 第19-21页 |
| 2.3 姿态角定义 | 第21-25页 |
| 2.4 基于点特征的目标姿态测量 | 第25-30页 |
| 2.4.1 特征点测量方法综述 | 第25-26页 |
| 2.4.2 特征点提取算法 | 第26-28页 |
| 2.4.3 实物验证实验与精度分析 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于轮廓特征的图像匹配在姿态测量中的研究 | 第32-52页 |
| 3.1 轮廓特征的选择 | 第32-34页 |
| 3.2 基于轮廓的形状特征描述 | 第34-42页 |
| 3.2.1 图像去噪 | 第34-35页 |
| 3.2.2 图像分割和轮廓提取 | 第35-40页 |
| 3.2.3 轮廓的形状描述方法 | 第40-42页 |
| 3.3 傅里叶描述子的归一化 | 第42-48页 |
| 3.3.1 傅里叶描述子 | 第42-44页 |
| 3.3.2 傅里叶描述子的归一化 | 第44-45页 |
| 3.3.3 非旋转不变性的傅里叶描述子归一化研究 | 第45-48页 |
| 3.4 傅里叶描述子在轮廓描述中的研究 | 第48-52页 |
| 3.4.1 特征维数选择 | 第48-50页 |
| 3.4.2 相似性度量 | 第50页 |
| 3.4.3 仿真验证 | 第50-52页 |
| 4 基于轮廓匹配粒子滤波的姿态测量算法研究 | 第52-74页 |
| 4.1 粒子滤波理论概述 | 第52-57页 |
| 4.1.1 贝叶斯滤波原理 | 第52-53页 |
| 4.1.2 粒子滤波 | 第53-55页 |
| 4.1.3 粒子滤波与扩展卡尔曼滤波对比 | 第55-57页 |
| 4.2 姿态估计算法实现 | 第57-62页 |
| 4.2.1 粒子滤波姿态测量方案 | 第57-59页 |
| 4.2.2 算法设计实现 | 第59-62页 |
| 4.3 数字仿真实验 | 第62-66页 |
| 4.3.1 实验平台说明 | 第62-63页 |
| 4.3.2 单帧图像姿态测量实验 | 第63-65页 |
| 4.3.3 图像序列的仿真实验 | 第65-66页 |
| 4.4 实物仿真实验与对比分析 | 第66-71页 |
| 4.4.1 实验平台搭建 | 第66-68页 |
| 4.4.2 单帧图像姿态测量试验 | 第68-69页 |
| 4.4.3 序列图像姿态测量 | 第69-71页 |
| 4.4.4 与点特征测量对比分析 | 第71页 |
| 4.5 误差与精度分析 | 第71-74页 |
| 4.5.1 迭代滤波次数 | 第71-72页 |
| 4.5.2 粒子数目 | 第72-73页 |
| 4.5.3 粒子传播方差 | 第73-74页 |
| 5 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 工作总结 | 第74-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第82页 |