| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 无人机雾天障碍物辨识检测研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于视觉传感器的方法 | 第11页 |
| 1.2.2 基于非视觉传感器的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于视觉传感器和非视觉传感器相融合的方法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容与安排 | 第13-16页 |
| 第二章 无人机的应用及发展 | 第16-20页 |
| 2.1 无人机 | 第16页 |
| 2.1.1 无人机的的分类 | 第16页 |
| 2.1.2 无人机系统的基本结构 | 第16页 |
| 2.2 无人机的发展历程及其应用前景 | 第16-18页 |
| 2.2.1 无人机系统的发展历程 | 第16-18页 |
| 2.2.2 微小型无人机系统的应用前景 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 图像去雾算法理论研究 | 第20-30页 |
| 3.1 基于暗原色先验图像图像去雾算法 | 第20-22页 |
| 3.1.1 大散射模型 | 第20页 |
| 3.1.2 暗原色先验理论 | 第20-21页 |
| 3.1.3 基于暗原色先验图像去雾算法 | 第21-22页 |
| 3.2 图像去雾算法的改进与实验分析 | 第22-28页 |
| 3.2.1 高斯核函数 | 第22-23页 |
| 3.2.2 高斯滤波平滑透射率 | 第23-25页 |
| 3.2.3 峰值信噪比 | 第25页 |
| 3.2.4 仿真实验与分析 | 第25-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 超声波传感器理论研究 | 第30-40页 |
| 4.1 超声波 | 第30-32页 |
| 4.1.1 超声场特征量 | 第30-31页 |
| 4.1.2 超声波的物理性质 | 第31-32页 |
| 4.2 超声波传感器 | 第32-33页 |
| 4.3 超声波传感器信号测量系统 | 第33-38页 |
| 4.4 超声波传感器测距原理 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 光流理论计算研究 | 第40-50页 |
| 5.1 光流场与运动场 | 第40-41页 |
| 5.2 光流理论 | 第41-42页 |
| 5.2.1 光流约束方程 | 第41页 |
| 5.2.2 孔径问题解决方法 | 第41-42页 |
| 5.2.3 存在问题 | 第42页 |
| 5.3 光流计算及评价 | 第42-46页 |
| 5.3.1 置信点的选取方法 | 第42-44页 |
| 5.3.2 光流计算 | 第44-45页 |
| 5.3.3 光流评价 | 第45-46页 |
| 5.4 仿真结果及其分析 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第六章 微小型无人机雾天障碍物辨识算法研究 | 第50-58页 |
| 6.1 金字塔LK光流法 | 第50-51页 |
| 6.2 光流分析 | 第51-52页 |
| 6.3 障碍物辨识 | 第52-54页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 6.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第58页 |
| 7.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A(攻读学位期间所取得的相关科研成果) | 第66页 |