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机器人视觉中的退化不变量研究

摘要第1-5页
Abstract第5-17页
第一章 绪论第17-30页
   ·概述第17-18页
   ·机器人视觉的发展与现状第18-27页
     ·数字图像处理的发展第18-19页
     ·Marr 的视觉计算理论第19-20页
     ·机器人视觉的发展第20-26页
     ·机器人视觉的难题及其研究现状第26-27页
   ·本文的研究意义与主要内容第27-30页
     ·本文的研究意义第27页
     ·本文的主要内容第27-30页
第二章 退化图像的质量评价第30-43页
   ·概述第30页
   ·现有图像质量评价方法分析第30-36页
     ·MOS第31-32页
     ·MSE 和PSNR第32-33页
     ·基于统计和结构的评价方法第33-34页
     ·基于变换域的评价方法第34-36页
   ·FR 图像质量评价定义的扩展第36页
   ·基于奇异值分解的图像质量评价第36-42页
     ·矩阵的奇异值分解第36-37页
     ·基于奇异值分解的图像质量评价第37-38页
     ·实验结果与分析第38-42页
   ·本章小结第42-43页
第三章 退化图像的恢复第43-62页
   ·概述第43-44页
   ·图像去噪第44-46页
     ·去噪方法分析第44-45页
     ·实验结果与分析第45-46页
   ·运动模糊恢复第46-51页
     ·退化模型第46-47页
     ·恢复算法第47-48页
     ·实验结果与分析第48-51页
   ·阴影检测与消除第51-52页
   ·摄像机畸变校正第52-57页
     ·摄像机成像模型第52-55页
     ·摄像机畸变模型第55-56页
     ·摄像机畸变校正算法第56页
     ·实验结果第56-57页
   ·空间变换恢复第57-61页
     ·仿射变换第57-58页
     ·射影变换第58-59页
     ·空间变换的恢复第59-60页
     ·实验结果与分析第60-61页
   ·图像恢复的新思路第61页
   ·本章小结第61-62页
第四章 图像的退化不变量第62-82页
   ·概述第62-63页
   ·退化不变量的构造第63-64页
   ·矩的退化不变性第64-67页
     ·不变性分析第64-65页
     ·实验结果与分析第65-67页
   ·兴趣点的退化不变性第67-76页
     ·Harris第68-70页
     ·Harris-Laplacian第70-73页
     ·Harris-Affine第73-75页
     ·Hessian-Affine 的实验结果与分析第75页
     ·MSER 的实验结果与分析第75-76页
   ·SIFT 的退化不变性第76-80页
     ·SIFT 算法第76-78页
     ·实验结果与分析第78-80页
   ·运动模糊不变量第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第五章 退化不变量的应用第82-107页
   ·概述第82-83页
   ·SIFT 参数优化及其图像匹配第83-87页
     ·SIFT 参数优化第83-84页
     ·参数优化的实验结果第84-85页
     ·基于SIFT 的双向匹配方法第85-86页
     ·匹配方法的实验结果第86-87页
   ·基于退化不变量的立体匹配第87-94页
     ·投影矩阵第87-89页
     ·基础矩阵与极线约束第89-90页
     ·现有立体匹配算法分析第90-91页
     ·实验结果与分析第91-94页
   ·基于退化不变量的目标跟踪第94-106页
     ·目标跟踪概述第94-95页
     ·图像退化下的运动检测第95-100页
     ·图像退化下的目标跟踪第100-106页
   ·本章小结第106-107页
第六章 总结与展望第107-109页
   ·本文的主要贡献第107-108页
   ·未来研究工作展望第108-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-120页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第120页

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