基于单目机器视觉的人体头颅捕捉技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| ·机器视觉研究现状 | 第10-14页 |
| ·捕捉机器人研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文章节安排 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 系统的总体设计 | 第17-22页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·系统的总体设计 | 第17-19页 |
| ·系统的总体设计 | 第18页 |
| ·系统总体流程图 | 第18-19页 |
| ·系统的总体功能要求 | 第19页 |
| ·人体头颅位置机器视觉检测 | 第19-21页 |
| ·图像传感器标定 | 第20页 |
| ·图像处理 | 第20-21页 |
| ·人体头颅的捕捉 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像传感器及其标定 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·图像传感器的模型 | 第22-26页 |
| ·图像传感器中的坐标系 | 第23-25页 |
| ·图像传感器中的成像模型 | 第25-26页 |
| ·图像传感器的标定实验 | 第26-29页 |
| ·图像传感器的内参数模型 | 第27-28页 |
| ·图像传感器的外参数模型 | 第28页 |
| ·图像传感器的选型 | 第28-29页 |
| ·标定结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 人体头颅的图像处理与定位 | 第32-57页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·系统的总体结构 | 第33-34页 |
| ·定位原理及算法 | 第34-41页 |
| ·基于单目视觉的图像传感器测距模型 | 第34-36页 |
| ·几何定位 | 第36-37页 |
| ·特征点的确定 | 第37-41页 |
| ·数字图像处理 | 第41-56页 |
| ·数字图像采集 | 第43页 |
| ·图像灰度化 | 第43-45页 |
| ·图像增强 | 第45-49页 |
| ·图像平滑 | 第49-51页 |
| ·图像二值化 | 第51-53页 |
| ·图像细化 | 第53-54页 |
| ·图像分割 | 第54-55页 |
| ·头部定位 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 人体头颅的捕捉与运动仿真 | 第57-75页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·捕捉系统的机械结构 | 第57页 |
| ·系统的运动学和动力学仿真 | 第57-63页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·仿真平台的选择 | 第57-58页 |
| ·运动学分析 | 第58页 |
| ·运动学仿真过程 | 第58-61页 |
| ·动力学仿真的目的 | 第61页 |
| ·仿真平台的选择 | 第61页 |
| ·仿真的过程 | 第61-63页 |
| ·捕捉系统的机械结构 | 第63-72页 |
| ·电动推杆的选择 | 第63-64页 |
| ·伺服电机的选择 | 第64-68页 |
| ·伺服控制系统 | 第68-70页 |
| ·机械控制系统 | 第70-72页 |
| ·人体头颅的捕捉 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 定位捕捉实验与联机调试 | 第75-85页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·基于单目视觉的头颅定位捕捉系统实验样机 | 第75-76页 |
| ·软件程序的编程实现 | 第76-79页 |
| ·控制系统的编程实现 | 第76-77页 |
| ·图像处理模块的编程实现 | 第77-79页 |
| ·实验样机的整体调试 | 第79-81页 |
| ·定位实验 | 第81-82页 |
| ·定位实验结果 | 第81页 |
| ·误差分析 | 第81-82页 |
| ·捕捉实验 | 第82-83页 |
| ·实验流程 | 第82-83页 |
| ·实验过程 | 第83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第七章 结论与展望 | 第85-87页 |
| ·课题研究内容及结论 | 第85页 |
| ·下一步工作展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第91页 |
