| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 视觉伺服现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 复杂环境下视觉伺服检测中的关键环节 | 第14-15页 |
| 1.2.3 视觉伺服检测关键技术 | 第15-20页 |
| 1.3 并联机器人视觉伺服检测系统组成 | 第20-24页 |
| 1.3.1 并联机器人本体 | 第20-23页 |
| 1.3.2 双目摄像机 | 第23-24页 |
| 1.4 论文主要内容和创新点 | 第24-25页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第25-27页 |
| 第2章 基于视觉注意引导的多尺度视网膜皮层图像增强算法 | 第27-42页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 基于多尺度视网膜皮层算法的图像增强 | 第28-33页 |
| 2.2.1 基于视网膜皮层理论的图像处理过程 | 第28-30页 |
| 2.2.2 基于多层视网膜皮层理论的图像处理算法 | 第30-33页 |
| 2.3 基于视觉注意模式的多尺度视网膜皮层算法 | 第33-35页 |
| 2.4 仿真与结果分析 | 第35-40页 |
| 2.4.1 低照度高动态范围图像增强 | 第36-38页 |
| 2.4.2 视觉伺服检测的图像增强 | 第38-40页 |
| 2.5 小结 | 第40-42页 |
| 第3章 多视觉注意模式融合的复杂场景特征面片提取 | 第42-63页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 经典视觉注意模式 | 第42-46页 |
| 3.2.1 Itti视觉注意模式 | 第42-44页 |
| 3.2.2 基于图的视觉注意模式 | 第44-46页 |
| 3.3 多视觉注意模式的加权特征关联与融合 | 第46-53页 |
| 3.3.1 无关联融合的视觉模式存在的问题 | 第46-47页 |
| 3.3.2 加权融合视觉模式的算法 | 第47-50页 |
| 3.3.3 加权特征关联与融合的视觉模式的算法 | 第50-53页 |
| 3.4 仿真与结果分析 | 第53-61页 |
| 3.4.1 视觉焦点区域比较 | 第54-55页 |
| 3.4.2 视觉完整性和鲁棒性 | 第55-61页 |
| 3.5 小结 | 第61-63页 |
| 第4章 复杂环境下基于边缘矩的双目摄像机标定 | 第63-93页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 显著活动轮廓的边缘提取 | 第64-73页 |
| 4.2.1 复杂环境下的直接提取边缘 | 第65-70页 |
| 4.2.2 基于显著窄带C-V模型的边缘提取 | 第70-73页 |
| 4.3 边缘矩与边缘仿射不变矩 | 第73-81页 |
| 4.2.1 边缘矩 | 第73-74页 |
| 4.2.2 仿射不变矩 | 第74-75页 |
| 4.2.3 边缘仿射不变矩 | 第75-77页 |
| 4.2.4 几种不变矩对比 | 第77-81页 |
| 4.4 基于边缘仿射矩的摄像机标定 | 第81-88页 |
| 4.3.1 异质双目摄像机标定 | 第82页 |
| 4.3.2 同质双目摄像机标定 | 第82-88页 |
| 4.5 仿真与结果分析 | 第88-91页 |
| 4.4.1 几种标定方法在正常照度下的测试数据 | 第88-90页 |
| 4.4.2 几种标定方法在复杂环境下的测试数据 | 第90-91页 |
| 4.6 小结 | 第91-93页 |
| 第5章 弱纹理下视觉伺服检测中的立体匹配方法 | 第93-115页 |
| 5.1 引言 | 第93页 |
| 5.2 经典的局部匹配方法 | 第93-98页 |
| 5.2.1 基于SIFT的局部匹配 | 第94-97页 |
| 5.2.2 基于SURF的局部匹配 | 第97-98页 |
| 5.2.3 基于归一化互相关系数的局部匹配 | 第98页 |
| 5.3 基于Meanshift弱纹理特征的局部匹配方法 | 第98-104页 |
| 5.3.1 基于Meanshift特征向量的局部匹配 | 第98-102页 |
| 5.3.2 基于Meanshift的弱纹理特征描述子 | 第102-104页 |
| 5.4 基于图割和MSWFD的深度图像获取 | 第104-107页 |
| 5.5 仿真与结果分析 | 第107-113页 |
| 5.5.1 不同局部匹配方法的图像匹配 | 第107-110页 |
| 5.5.2 无旋转下并联机器人深度图像 | 第110-111页 |
| 5.5.3 任意位姿下的深度图像 | 第111-113页 |
| 5.5.4 MSWFD在亮度变化下的鲁棒性 | 第113页 |
| 5.6 小结 | 第113-115页 |
| 第6章 总结与展望 | 第115-117页 |
| 6.1 总结 | 第115页 |
| 6.2 展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 附录 | 第133-134页 |
| 附录A 攻读博士学位期间取得的成果 | 第133-134页 |
| 附录B 攻读博士学位期间参与的项目 | 第134页 |
