基于视觉的无人直升机地标跟踪及着陆研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·课题相关研究的国内外现状 | 第11-13页 |
| ·国外的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容和结构 | 第13-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 地标图像的角点提取及匹配 | 第15-42页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像预处理 | 第15-26页 |
| ·灰度变换 | 第15-16页 |
| ·噪声处理 | 第16-18页 |
| ·灰度直方图均衡化 | 第18-20页 |
| ·边缘检测与提取 | 第20-25页 |
| ·图像分割 | 第25-26页 |
| ·图像角点的提取 | 第26-33页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第26-28页 |
| ·SUSAN 角点检测算法 | 第28-31页 |
| ·实验及分析 | 第31-33页 |
| ·特征点的匹配 | 第33-41页 |
| ·相似性度量 | 第34-35页 |
| ·特征点匹配的基本约束 | 第35-37页 |
| ·角点匹配算法 | 第37-40页 |
| ·实验及分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 无人直升机位置姿态的估计 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·摄像机的标定 | 第42-48页 |
| ·摄像机的数学模型 | 第42-44页 |
| ·摄像机标定 | 第44-47页 |
| ·实验及分析 | 第47-48页 |
| ·无人直升机姿态估算 | 第48-57页 |
| ·机载摄像机的建模 | 第48-49页 |
| ·无人直升机姿态估算方法的数学推导 | 第49-53页 |
| ·实验及分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于双目视觉技术的移动地标跟踪 | 第58-71页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第58-64页 |
| ·离散卡尔曼滤波器 | 第58-62页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第62-64页 |
| ·基于卡尔曼滤波技术的移动地标跟踪 | 第64-69页 |
| ·地标的检测与识别 | 第64-66页 |
| ·对移动地标的跟踪算法 | 第66-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
