| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·国内外发展现状 | 第13-15页 |
| ·单目视觉里程计技术的研究状况 | 第13-14页 |
| ·光流技术的发展 | 第14-15页 |
| ·光流的计算方法 | 第15-16页 |
| ·微分法 | 第15页 |
| ·区域匹配法 | 第15-16页 |
| ·基于光流法的单目视觉里程计的实现特色 | 第16-17页 |
| ·本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于特征匹配的视觉里程计算法原理 | 第19-31页 |
| ·单目视觉里程计原理 | 第19-26页 |
| ·Harris角点提取算法 | 第19-21页 |
| ·SIFT特征点提取算法 | 第21-24页 |
| ·SURF特征点提取算法 | 第24-26页 |
| ·单目视觉里程计的设计思想 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于特征光流计算的视觉里程计 | 第31-54页 |
| ·光流技术介绍 | 第31-44页 |
| ·运动场与光流场 | 第31-33页 |
| ·光流约束方程 | 第33-34页 |
| ·Horn-Schunck算法 | 第34-37页 |
| ·Lucas-Kanade算法的主要思想 | 第37-38页 |
| ·Lucas-Kanade改进算法 | 第38-42页 |
| ·Efficient second-order minimization算法 | 第42-44页 |
| ·单应矩阵(Homography)计算 | 第44页 |
| ·基于二维标定物的标定方法 | 第44-47页 |
| ·基本投影模型 | 第45页 |
| ·单应矩阵求解 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-53页 |
| ·室内试验 | 第47-50页 |
| ·室外实验 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 融合光流法和特征点匹配单目视觉里程计 | 第54-64页 |
| ·Kalman滤波 | 第54页 |
| ·离散卡尔曼滤波器 | 第54-56页 |
| ·滤波器计算原型 | 第54-55页 |
| ·离散卡尔曼滤波器算法 | 第55-56页 |
| ·基于单应矩阵的地面光流点检测 | 第56-57页 |
| ·光流法与特征点匹配进行卡尔曼融合 | 第57-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简历 | 第69页 |