足球机器人视觉系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-15页 |
| 1.1 足球机器人的研究目的和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 足球机器人是人工智能的标准问题 | 第8-9页 |
| 1.1.2 足球机器人是人类的挑战 | 第9-11页 |
| 1.2 足球机器人比赛发展史 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 足球机器人视觉原理 | 第15-22页 |
| 2.1 视觉的计算理论 | 第15-18页 |
| 2.1.1 Marr视觉的计算理论 | 第17-18页 |
| 2.2 视觉系统硬件组成 | 第18-19页 |
| 2.3 足球机器人视觉系统原理 | 第19-22页 |
| 2.3.1 图像输入 | 第20页 |
| 2.3.2 图像预处理 | 第20页 |
| 2.3.3 初始人机交互 | 第20页 |
| 2.3.4 图像分析 | 第20-21页 |
| 2.3.5 结果输出 | 第21-22页 |
| 第三章 图像预处理 | 第22-31页 |
| 3.1 BP神经网络算法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 网络结构 | 第22-23页 |
| 3.1.2 网络算法 | 第23-25页 |
| 3.2 图像压缩 | 第25-27页 |
| 3.2.1 图像压缩与算法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 算法分析 | 第27页 |
| 3.3 图像校正 | 第27-31页 |
| 3.3.1 几何畸变图像校正 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于BP网络图像校正 | 第28-31页 |
| 第四章 图像分析 | 第31-42页 |
| 4.1 图像分割的方法 | 第31-33页 |
| 4.1.1 图像分割定义 | 第31页 |
| 4.1.2 灰度图像分割方法 | 第31-33页 |
| 4.2 颜色视觉 | 第33-38页 |
| 4.2.1 颜色的特性 | 第33页 |
| 4.2.2 三色学说 | 第33-35页 |
| 4.2.3 颜色模型 | 第35-38页 |
| 4.3 多目标图像分割方法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 图像坐标集合的特征函数 | 第38-39页 |
| 4.3.2 基于集合论的彩色图像分割 | 第39页 |
| 4.3.3 颜色空间划分到彩色图像分割 | 第39-40页 |
| 4.3.4 多值特征函数的确定 | 第40-42页 |
| 第五章 色标改进 | 第42-48页 |
| 5.1 足球机器人色标 | 第42-43页 |
| 5.2 新色标的提出 | 第43-44页 |
| 5.3 新的色标辨识算法的实现 | 第44-46页 |
| 5.4 实验与结果 | 第46-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 详细摘要 | 第54-58页 |
