| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·机器人足球比赛 | 第9-13页 |
| ·机器人足球比赛的起源和研究意义 | 第9-11页 |
| ·机器人足球比赛的种类 | 第11-12页 |
| ·RoboCup小型组机器人足球比赛 | 第12-13页 |
| ·机器视觉 | 第13-15页 |
| ·机器视觉的起源和发展历程 | 第13-14页 |
| ·机器视觉涉及的领域和研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容和结构 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 RoboCup小型足球机器人视觉子系统总体设计分析 | 第18-25页 |
| ·小型足球机器人视觉子系统概述 | 第18-19页 |
| ·视觉子系统的主要任务 | 第18页 |
| ·视觉子系统的性能指标 | 第18-19页 |
| ·视觉子系统的总体设计 | 第19-22页 |
| ·处理流程 | 第20-21页 |
| ·功能模块 | 第21-22页 |
| ·图像采集模块硬件设备的选取 | 第22-24页 |
| ·图像采集设备选取分析 | 第22-23页 |
| ·DUT Fantasia小型组视觉子系统硬件设备 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 图像分割 | 第25-38页 |
| ·颜色模型的选取 | 第25-29页 |
| ·常见的颜色模型 | 第25-27页 |
| ·三种颜色模型的对比 | 第27-28页 |
| ·选择YUV颜色模型 | 第28-29页 |
| ·彩色图像分割 | 第29-32页 |
| ·图像分割的定义 | 第29-30页 |
| ·图像分割的方法 | 第30-31页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第31-32页 |
| ·基于改进的颜色匹配方法的图像分割 | 第32-35页 |
| ·目标颜色匹配模板 | 第32页 |
| ·建立目标颜色匹配模板及颜色判断 | 第32-34页 |
| ·将比赛场地进行分区 | 第34-35页 |
| ·区域分割与合并 | 第35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-37页 |
| ·实验环境和性能指标 | 第35-36页 |
| ·实验结论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 摄像机标定和畸变校正 | 第38-48页 |
| ·摄像机标定的作用和分类 | 第38-39页 |
| ·摄像机标定的作用 | 第38页 |
| ·摄像机标定的分类 | 第38页 |
| ·摄像机标定的成像模型 | 第38-39页 |
| ·摄像机镜头畸变 | 第39-41页 |
| ·切向畸变 | 第40页 |
| ·径向畸变 | 第40-41页 |
| ·经典的摄像机标定方法 | 第41-42页 |
| ·利用透视变换矩阵的摄像机标定技术 | 第41-42页 |
| ·直接线性变换方法(DLT) | 第42页 |
| ·基于Tsai的畸变矫正 | 第42-46页 |
| ·基于Tsai的畸变矫正方法 | 第42-46页 |
| ·基于Tsai的图像畸变矫正的实现 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 目标识别 | 第48-59页 |
| ·色标设计 | 第48-49页 |
| ·色标设计依据 | 第48-49页 |
| ·蝶形色标 | 第49页 |
| ·小球的识别 | 第49-53页 |
| ·色标和小球重心的识别 | 第49-50页 |
| ·小球位置预测 | 第50-53页 |
| ·机器人小车的识别 | 第53-54页 |
| ·对方机器人的识别 | 第53页 |
| ·己方机器人的识别 | 第53-54页 |
| ·目标识别与数据融合 | 第54-57页 |
| ·目标识别 | 第55页 |
| ·数据融合 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |