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单目视觉的刚体运动目标位姿测量方法研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第13-27页
    1.1 选题背景与研究意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-24页
        1.2.1 运动目标视觉测量研究现状第15-20页
        1.2.2 合作目标的视觉测量研究现状第20-22页
        1.2.3 非合作目标视觉测量研究现状第22-24页
    1.3 本文主要内容与结构安排第24-27页
        1.3.1 主要研究内容第24-26页
        1.3.2 论文的结构安排第26-27页
第二章 单目视觉位置姿态测量的理论基础第27-41页
    2.1 摄像机成像原理第27-31页
        2.1.1 常用坐标系第27-29页
        2.1.2 常用坐标系间关系第29-30页
        2.1.3 非线性模型第30-31页
    2.2 OpenGL模拟成像原理第31-36页
        2.2.1 OpenGL成像模型第32-34页
        2.2.2 OpenGL与摄像机成像关系第34-36页
    2.3 单目位姿测量的原理第36-40页
        2.3.1 基于合作目标的位姿测量第37-38页
        2.3.2 非合作目标的位姿测量第38-40页
    2.4 本章小结第40-41页
第三章 基于合作目标的位姿测量方法研究第41-66页
    3.1 基于圆环编码标志的目标定位定向第41-47页
        3.1.1 圆环编码标志的设计第41-46页
        3.1.2 圆环编码标志的提取第46-47页
    3.2 基于组合编码标志的目标定位定向第47-50页
        3.2.1 组合编码标志的设计第47-49页
        3.2.2 组合编码标志的提取第49-50页
    3.3 二维ICP高精度定位定向第50-54页
    3.4 实验结果分析第54-65页
        3.4.1 定位系统的相机标定第55-57页
        3.4.2 数据传送方案第57-58页
        3.4.3 实验结果与精度分析第58-65页
    3.5 本章小结第65-66页
第四章 自适应结合全局与局部信息的主动轮廓模型第66-81页
    4.1 自适应主动轮廓模型的构建第67-70页
        4.1.1 全局能量项第67-68页
        4.1.2 局部能量项第68-69页
        4.1.3 参数的获取第69-70页
    4.2 水平集与算法实现第70-72页
        4.2.1 水平集第70-72页
        4.2.2 算法实现步骤第72页
    4.3 试验及分析第72-80页
        4.3.1 同质图像实验第72-73页
        4.3.2 灰度不均匀图像实验第73-74页
        4.3.3 噪声图像实验第74-75页
        4.3.4 实际图像分割第75-77页
        4.3.5 局部熵对局部项的影响第77-78页
        4.3.6 全局项的作用第78-79页
        4.3.7 自适应权重的优势第79-80页
    4.4 本章小结第80-81页
第五章 非合作目标的初始位姿获取第81-104页
    5.1 构建离线位置姿态下运动目标的区域特征集第81-83页
        5.1.1 离散位姿集合确定第81-82页
        5.1.2 构建目标区域特征集合第82-83页
    5.2 基于高斯混合模型的目标区域提取方法第83-91页
        5.2.1 高斯混合模型和EM算法第84-85页
        5.2.2 目标区域特征提取第85-86页
        5.2.3 目标区域提取实验分析第86-91页
    5.3 目标区域重合比率确定初始位姿第91-94页
    5.4 实验分析第94-103页
        5.4.1 仿真图像实验第94-100页
        5.4.2 实际图像实验第100-103页
    5.5 本章小结第103-104页
第六章 非合作目标精确位姿获取第104-118页
    6.1 理论框架与基本思路第104-105页
    6.2 代价函数的构建与求解第105-106页
    6.3 实验分析验证第106-117页
        6.3.1 仿真图像实验第106-110页
        6.3.2 实拍图像实验第110-115页
        6.3.3 实验分析第115-117页
    6.4 本章小结第117-118页
第七章 结论与展望第118-121页
    7.1 本文研究工作总结第118-119页
    7.2 待进一步解决和研究的问题第119-121页
参考文献第121-128页
攻读博士学位期间科研成果第128-129页
    学术论文第128-129页
致谢第129页

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