移动机器人单目视觉导航道路理解技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·移动机器人视觉导航技术研究现状 | 第13-19页 |
| ·智能车辆视觉导航的研究现状 | 第14-18页 |
| ·民用移动机器人视觉导航的研究现状 | 第18-19页 |
| ·移动机器人视觉导航关键问题 | 第19-22页 |
| ·视觉导航道路理解技术研究现状 | 第22-25页 |
| ·课题来源与本文主要工作内容 | 第25-28页 |
| 第2章 基于多级小波分解的纹理描述 | 第28-47页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·纹理描述方法研究 | 第28-35页 |
| ·对纹理的认知 | 第29-30页 |
| ·纹理描述基本方法研究 | 第30-35页 |
| ·基于离散小波框架变换的纹理特征描述 | 第35-46页 |
| ·相邻尺度间小波系数的快速递推算法 | 第37-40页 |
| ·基于离散小波框架的图像表示 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 基于离散小波框架变换的纹理特征提取 | 第47-62页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·Laws纹理能量测量方法的改进 | 第47-51页 |
| ·基于离散小波框架变换的纹理特征提取 | 第51-56页 |
| ·纹理特征提取实验及分析 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于HSI分量量化的颜色特征提取 | 第62-79页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·颜色模型 | 第62-67页 |
| ·RGB颜色模型 | 第63-64页 |
| ·HSI颜色模型 | 第64-66页 |
| ·CIE均匀颜色模型 | 第66-67页 |
| ·基于HSI模型的颜色特征提取 | 第67-75页 |
| ·颜色直方图多阈值分类 | 第69-72页 |
| ·HSI颜色分量量化 | 第72-74页 |
| ·组合颜色特征 | 第74-75页 |
| ·颜色特征提取实验与结果分析 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 移动机器人视觉导航道路理解算法 | 第79-97页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·基于颜色与纹理特征融合的道路理解算法 | 第79-83页 |
| ·融合特征的相似性度量 | 第83-87页 |
| ·特征归一化与加权组合 | 第83-85页 |
| ·分类相似性度量 | 第85-87页 |
| ·实验及结果分析 | 第87-96页 |
| ·彩色纹理图像分割实验 | 第87-90页 |
| ·移动机器人道路图像分割及实时导航实验 | 第90-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 结论 | 第97-100页 |
| 参考文献 | 第100-108页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |
