| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 无人机自主着陆/舰视觉导航的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 自主着陆/舰过程中目标识别算法存在的问题 | 第16页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 无人机自主着陆中的跑道识别与跟踪 | 第18-33页 |
| 2.1 SIFT算法原理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 尺度空间极值检测 | 第18-20页 |
| 2.1.2 特征点定位 | 第20-21页 |
| 2.1.3 特征点主方向计算 | 第21页 |
| 2.1.4 特征点描述子生成 | 第21-22页 |
| 2.1.5 特征向量的匹配 | 第22页 |
| 2.2 基于SIFT特征匹配的舰船识别 | 第22-28页 |
| 2.2.1 转换灰度图像 | 第23页 |
| 2.2.2 平滑滤波 | 第23-25页 |
| 2.2.3 目标舰船SIFT特征库的建立 | 第25-26页 |
| 2.2.4 舰船识别算法设计 | 第26-27页 |
| 2.2.5 舰船跑道区域的定位 | 第27-28页 |
| 2.3 基于模板匹配的跑道区域跟踪 | 第28-31页 |
| 2.3.1 模板匹配方法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 模板更新策略 | 第30-31页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 舰船跑道区域图像增强算法 | 第33-42页 |
| 3.1 图像恢复技术 | 第33-37页 |
| 3.1.1 图像恢复方法 | 第33-35页 |
| 3.1.2 基于平均灰度的图像恢复 | 第35-37页 |
| 3.2 图像增强技术 | 第37-38页 |
| 3.3 图像恢复和增强算法的迭代规则 | 第38-40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 跑道边线的检测与提取 | 第42-56页 |
| 4.1 跑道区域增强图像预处理 | 第42-46页 |
| 4.1.1 灰度拉伸 | 第42-44页 |
| 4.1.2 阈值分割 | 第44页 |
| 4.1.3 数学形态学运算 | 第44-46页 |
| 4.1.3.1 形态学基本运算 | 第44-45页 |
| 4.1.3.2 对跑道二值图像的形态学运算 | 第45-46页 |
| 4.2 跑道区域直线检测 | 第46-51页 |
| 4.2.1 边缘检测 | 第46-48页 |
| 4.2.1.1 常用边缘检测算法 | 第46-47页 |
| 4.2.1.2 Canny边缘检测 | 第47-48页 |
| 4.2.2 直线特征检测 | 第48-51页 |
| 4.2.2.1 Hough变换原理 | 第48-49页 |
| 4.2.2.2 概率Hough变换检测直线 | 第49-51页 |
| 4.3 跑道左右边线的提取 | 第51-54页 |
| 4.3.1 跑道线的分类 | 第51-52页 |
| 4.3.2 跑道边线外边缘的提取 | 第52-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于双目立体视觉的无人机姿态测量 | 第56-72页 |
| 5.1 双目立体视觉的标定 | 第56-58页 |
| 5.1.1 相机成像模型 | 第56-57页 |
| 5.1.2 相机的标定 | 第57-58页 |
| 5.2 跑道边线端点三维坐标的计算 | 第58-60页 |
| 5.2.1 基于极线约束的匹配点的确定 | 第58-59页 |
| 5.2.2 匹配点三维坐标的计算 | 第59-60页 |
| 5.3 无人机位姿的估计 | 第60-64页 |
| 5.3.1 高度的估计 | 第61页 |
| 5.3.2 旋转矩阵的估计 | 第61-63页 |
| 5.3.3 水平位置的估计 | 第63-64页 |
| 5.4 KALMAN滤波 | 第64-65页 |
| 5.5 无人机模拟平台简介 | 第65-66页 |
| 5.5.1 双目立体视觉系统 | 第65-66页 |
| 5.5.2 仿真下滑平台 | 第66页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第66-71页 |
| 5.6.1 位置测量结果 | 第66-68页 |
| 5.6.2 姿态角测量结果 | 第68-70页 |
| 5.6.3 误差原因分析 | 第70-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第78页 |