| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 无人机避障系统的应用发展现状 | 第16-17页 |
| 1.3 实现视觉避障的步骤与关键技术 | 第17-19页 |
| 1.4 论文研究内容及结构 | 第19-21页 |
| 第二章 图像的预处理 | 第21-35页 |
| 2.1 图像序列采集与处理系统 | 第21-22页 |
| 2.2 图像的光学校正 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于非线性灰度变换的直方图均衡法 | 第23-26页 |
| 2.2.2 仿真实验 | 第26页 |
| 2.3 图像的复原 | 第26-33页 |
| 2.3.1 图像运动模糊处理 | 第28-30页 |
| 2.3.2 图像去噪处理 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于Find-Union的特征点提取 | 第35-43页 |
| 3.1 特征检测基本理论 | 第35-37页 |
| 3.1.1 特征检测原理 | 第35-36页 |
| 3.1.2 常用角点检测方法 | 第36-37页 |
| 3.2 特征点提取 | 第37-40页 |
| 3.2.1 Harris特征检测原理 | 第37-39页 |
| 3.2.2 Harris特征检测步骤 | 第39-40页 |
| 3.2.3 仿真实验 | 第40页 |
| 3.3 基于Find-Union的特征点选取 | 第40-42页 |
| 3.3.1 算法基本步骤 | 第41-42页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 输电线识别 | 第43-57页 |
| 4.1 常用的直线检测算法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 Radon变换直线检测 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Hough变换直线检测 | 第44页 |
| 4.1.3 LSD直线检测 | 第44-46页 |
| 4.1.4 三种方法实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.2 基于Harris特征的Hough直线检测 | 第47-49页 |
| 4.2.1 Hough直线检测 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于Segment-Tree的直线生长法 | 第48-49页 |
| 4.3 输电线识别 | 第49-54页 |
| 4.3.1 输电线特征描述 | 第49-50页 |
| 4.3.2 输电线分类算法 | 第50-52页 |
| 4.3.3 仿真结果 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-57页 |
| 第五章 距离估计与控制 | 第57-69页 |
| 5.1 特征点匹配 | 第57-60页 |
| 5.1.1 IMED匹配算法原理 | 第57-58页 |
| 5.1.2 基于IMED的Harris匹配算法 | 第58-59页 |
| 5.1.3 消除错配 | 第59-60页 |
| 5.2 距离估计 | 第60-66页 |
| 5.2.1 摄像机的成像模型 | 第61-63页 |
| 5.2.2 单目视觉测距 | 第63-65页 |
| 5.2.3 仿真实验 | 第65-66页 |
| 5.3 距离模型与控制决策 | 第66-68页 |
| 5.3.1 运动距离模型 | 第66-67页 |
| 5.3.2 控制策略 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |