| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·象棋机器人及其发展 | 第9-14页 |
| ·机器人技术 | 第9-11页 |
| ·象棋机器人 | 第11-13页 |
| ·象棋机器人视觉系统 | 第13-14页 |
| ·基于DSP的数字图像处理技术及其应用 | 第14-17页 |
| ·数字图像处理技术 | 第14-15页 |
| ·基于DSP的图像处理技术 | 第15-16页 |
| ·基于DSP的图像处理技术的研究与应用 | 第16-17页 |
| ·课题来源情况 | 第17页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 基于DM642 的智能象棋机器人视觉图像采集与预处理 | 第19-36页 |
| ·DSP选型与分析 | 第19-23页 |
| ·DSP的选型 | 第19-20页 |
| ·DM642的主要组成 | 第20-22页 |
| ·DM642的特点分析 | 第22-23页 |
| ·基于DM642的智能象棋机器人视觉图像采集系统的构建 | 第23-30页 |
| ·采集系统的硬件构成 | 第23-25页 |
| ·采集系统的软件设计 | 第25-26页 |
| ·采集系统的调试与结果 | 第26-30页 |
| ·基于DSP的原始图像的预处理 | 第30-35页 |
| ·预处理的总体分析 | 第30页 |
| ·预处理内容 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 象棋汉字识别方法研究与实现 | 第36-52页 |
| ·汉字识别方法及在车牌、邮政字符识别中的应用 | 第36-38页 |
| ·汉字识别的主要方法 | 第36-37页 |
| ·汽车牌照图像识别的主要特点 | 第37页 |
| ·邮政系统字符识别的主要特点 | 第37-38页 |
| ·象棋汉字识别的特点及方法 | 第38-42页 |
| ·象棋汉字识别的特点分析 | 第38-39页 |
| ·象棋汉字识别的主要方法 | 第39-42页 |
| ·基于年轮统计方法的象棋汉字识别算法与实现 | 第42-47页 |
| ·识别算法流程 | 第43-44页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第44-47页 |
| ·进一步提高象棋汉字识别率的算法研究 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 象棋棋子检测方法研究 | 第52-60页 |
| ·棋子定位描述 | 第52-54页 |
| ·棋盘的二维坐标表示方法 | 第52页 |
| ·棋子在二维坐标系中的表达 | 第52-54页 |
| ·象棋棋子检测的主要方法 | 第54-55页 |
| ·轮廓跟踪法 | 第54-55页 |
| ·模板圆匹配法 | 第55页 |
| ·颜色的彩色空间变换方法 | 第55页 |
| ·几种棋子检测方法分析 | 第55页 |
| ·“先检测空棋盘网格交叉点、再局部检测棋子图像”的棋子检测方法 | 第55-57页 |
| ·空棋盘网格线交叉点检测 | 第56页 |
| ·棋子图像(边缘与中心)检测 | 第56-57页 |
| ·棋子检测算法流程 | 第57-59页 |
| ·空棋盘网格线交叉点检测算法流程 | 第57-58页 |
| ·棋子图像检测算法流程 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60-61页 |
| ·进一步工作的展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在学期间参加科研情况及研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录1：图像采集程序 | 第68-70页 |
| 附录2：图像预处理程序 | 第70-75页 |
| 附录3：汉字识别程序 | 第75-79页 |
