野外机器人的场景图像理解与偏振特性研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·野外机器人研究的介绍与其现阶段的应用 | 第8-12页 |
| ·国外研究状况 | 第8-11页 |
| ·国内研究状况 | 第11-12页 |
| ·本文在野外场景理解中用到的关键技术 | 第12-15页 |
| ·立体视觉 | 第12-14页 |
| ·偏振视觉 | 第14-15页 |
| ·论文内容及章节安排 | 第15-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第15页 |
| ·论文的章节安排 | 第15-17页 |
| 2 野外环境深度信息的提取 | 第17-38页 |
| ·摄像机模型与摄像机标定 | 第17-22页 |
| ·摄像机模型 | 第17-18页 |
| ·摄像机标定与矫正 | 第18-21页 |
| ·摄像机标定结果 | 第21-22页 |
| ·立体成像原理 | 第22-27页 |
| ·三角测量原理 | 第23-24页 |
| ·摄像机矫正 | 第24-26页 |
| ·矫正结果 | 第26-27页 |
| ·立体匹配 | 第27-37页 |
| ·立体匹配原理 | 第27-31页 |
| ·OpenCV立体匹配研究 | 第31-34页 |
| ·BM参数研究 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于图像颜色特征的积水检测 | 第38-47页 |
| ·常用检测方法 | 第38-41页 |
| ·基于纹理和颜色渐变特征的方法 | 第41-46页 |
| ·纹理特征 | 第41-42页 |
| ·颜色渐变特征 | 第42-44页 |
| ·检测方法 | 第44-45页 |
| ·效果对比 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于偏振信息的野外积水检测 | 第47-61页 |
| ·偏振原理 | 第47-52页 |
| ·偏振光特点 | 第47-51页 |
| ·偏振光的形成 | 第51-52页 |
| ·偏振信息检测方法 | 第52-57页 |
| ·斯托克常量的计算 | 第52-54页 |
| ·硬件介绍与选择 | 第54-56页 |
| ·处理结果 | 第56-57页 |
| ·偏振信息的可视化显示 | 第57-58页 |
| ·HSI空间简介 | 第57-58页 |
| ·偏振信息显示 | 第58页 |
| ·水体分割结果 | 第58-59页 |
| ·效果对比与方法选取 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 融合场景偏振信息和景深的平台实现 | 第61-76页 |
| ·平台机器人简介 | 第61-65页 |
| ·机器人硬件系统 | 第62-64页 |
| ·机器人软件系统 | 第64-65页 |
| ·偏振视觉与立体视觉的结合 | 第65-75页 |
| ·摄像机和偏振镜的安装 | 第65-66页 |
| ·偏振信息实时采集 | 第66-69页 |
| ·深度信息的恢复 | 第69-72页 |
| ·俯视地图的创建与障碍物的标记 | 第72-75页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文工作的总结 | 第76-77页 |
| ·本文工作的不足 | 第77页 |
| ·未来工作的展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士期间完成的论文和科研成果 | 第83-84页 |
