| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·机器人视觉模块研究现状 | 第11-13页 |
| ·通用计算机实现 | 第11页 |
| ·DSP 处理器实现 | 第11-12页 |
| ·ASIC 处理器实现 | 第12-13页 |
| ·FPGA 实现 | 第13页 |
| ·DSP 和FPGA/CPLD 组合实现 | 第13页 |
| ·机器人视觉图像预处理算法概述 | 第13-16页 |
| ·图像滤波算法 | 第14页 |
| ·图像对比度增强算法 | 第14-15页 |
| ·图像边缘检测算法 | 第15-16页 |
| ·双目视觉模块实现方案 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 视觉模块系统设计 | 第19-33页 |
| ·系统实现方案 | 第19-20页 |
| ·SRAM 缓存扩展板设计 | 第20页 |
| ·图像预处理单元设计 | 第20-29页 |
| ·I~2C 总线配置模块设计 | 第20-23页 |
| ·图像采集模块设计 | 第23-25页 |
| ·图像帧存模块设计 | 第25-27页 |
| ·同步触发模块设计 | 第27页 |
| ·SSRAM 存储模块设计 | 第27-28页 |
| ·总线切换模块设计 | 第28-29页 |
| ·VGA 显示单元设计 | 第29-31页 |
| ·颜色转换模块设计 | 第29-30页 |
| ·VGA 控制模块设计 | 第30-31页 |
| ·NiosⅡ可编程片上系统设计 | 第31-32页 |
| ·NiosⅡ可编程片上系统概述 | 第31-32页 |
| ·可编程片上系统设计过程 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 图像预处理算法研究及其在FPGA 中的实现 | 第33-46页 |
| ·图像噪声的分类及产生原因 | 第33页 |
| ·图像滤波效果的评价方法 | 第33-34页 |
| ·主观评价法 | 第33-34页 |
| ·客观评价法 | 第34页 |
| ·基于FPGA 的图像滤波算法 | 第34-40页 |
| ·基于FPGA 的均值滤波算法 | 第35-36页 |
| ·基于FPGA 的中值滤波算法 | 第36页 |
| ·基于FPGA 的自适应均值滤波算法 | 第36-38页 |
| ·滤波效果对比 | 第38-40页 |
| ·基于FPGA 的实时对比度增强方法 | 第40-42页 |
| ·实时对比度增强方法设计思路 | 第40-41页 |
| ·实时对比度增强方法效果 | 第41-42页 |
| ·应用于FPGA 的运算改进型Kirsch 边缘检测算法 | 第42-44页 |
| ·Kirsch 算子简介 | 第42页 |
| ·Kirsch 边缘检测算法运算改进思路 | 第42-43页 |
| ·算法实现及效果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 双目测距在视觉模块中的实现 | 第46-52页 |
| ·相机模型的建立与分析 | 第46-48页 |
| ·相机标定 | 第48-49页 |
| ·传统标定方法 | 第48页 |
| ·自标定方法 | 第48-49页 |
| ·双目测距原理 | 第49-50页 |
| ·双目测距实现 | 第50-51页 |
| ·上位机通讯界面设计 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验与分析 | 第52-56页 |
| ·实验系统组成 | 第52页 |
| ·实验及分析 | 第52-55页 |
| ·图像预处理实验 | 第52-54页 |
| ·图像显示及双目测距实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |