机器人的计算机视觉技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·计算机视觉理论的形成与发展 | 第10-15页 |
| ·视觉理论框架 | 第11-12页 |
| ·计算机视觉的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·计算机视觉研究的发展趋势 | 第13-15页 |
| ·立体匹配技术的发展现状 | 第15-16页 |
| ·立体匹配的内容 | 第15页 |
| ·立体匹配在理论上和技术上存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文的选题背景和论文结构 | 第16-18页 |
| ·选题背景 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 图像锐化方法 | 第18-22页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·梯度法 | 第18-20页 |
| ·微分梯度法 | 第20-22页 |
| 第三章 非线性模型摄像机标定技术 | 第22-39页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·摄像机标定原理 | 第22-32页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第23-25页 |
| ·线性摄像机模型 | 第25-28页 |
| ·最小二乘法原理 | 第28-30页 |
| ·惩罚函数 | 第30-32页 |
| ·牛顿迭代法 | 第32页 |
| ·非线性模型摄像机标定技术 | 第32-38页 |
| ·线性模型摄像机的标定 | 第33-35页 |
| ·非线性模型摄像机的标定 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 混合图像匹配算法 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·适应度函数 | 第40页 |
| ·多分辨率塔形结构算法(MPSA) | 第40-42页 |
| ·多分辨率塔形结构算法的主要特性 | 第40-41页 |
| ·多分辨率塔形结构算法的基本原理 | 第41-42页 |
| ·投影匹配算法 | 第42-43页 |
| ·混合图像匹配算法 | 第43-44页 |
| ·基于适应度函数的图像匹配算法 | 第43-44页 |
| ·基于标记矩阵和投影匹配算法的精确图像匹配 | 第44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于改进混沌优化算法的图像匹配 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·混沌优化算法简介 | 第50-51页 |
| ·改进混沌优化算法 | 第51-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-59页 |
| ·论文主要研究工作的总结 | 第57页 |
| ·论文创新点 | 第57-58页 |
| ·工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 在学研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
