| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 计算机视觉概述 | 第10-11页 |
| 1.1.2 导航技术的分类 | 第11-12页 |
| 1.1.3 视觉导航研究优势及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于四轴飞行器视觉导航系统的建立 | 第16-32页 |
| 2.1 导航方法及原理 | 第16-24页 |
| 2.1.1 惯性导航原理 | 第16-19页 |
| 2.1.2 GPS导航原理 | 第19-23页 |
| 2.1.3 视觉导航原理 | 第23-24页 |
| 2.2 视觉导航系统的建立 | 第24-30页 |
| 2.2.1 视觉导航体系结构设计 | 第25-28页 |
| 2.2.2 视觉导航系统功能实现 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于图像熵和光流法的室内避障 | 第32-50页 |
| 3.1 图像熵原理及计算 | 第32-33页 |
| 3.2 墙壁靠近检测及智能退避策略 | 第33-35页 |
| 3.3 光流原理及算法实现 | 第35-44页 |
| 3.3.1 光流原理及运动估计 | 第36-39页 |
| 3.3.2 图像预处理及特征角点提取 | 第39-41页 |
| 3.3.3 基于金字塔图像的L-K光流跟踪 | 第41-44页 |
| 3.4 光流避障策略 | 第44-45页 |
| 3.5 实验及结果 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于消失点的走廊自主导航 | 第50-66页 |
| 4.1 消失点原理 | 第50-52页 |
| 4.2 走廊直线提取 | 第52-57页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第52-53页 |
| 4.2.2 Canny边缘检测 | 第53-56页 |
| 4.2.3 随机Hough变换直线提取 | 第56-57页 |
| 4.3 消失点算法及实现 | 第57-63页 |
| 4.3.1 消失点计算方法 | 第57-59页 |
| 4.3.2 基于聚类原理的快速消失点估计算法VQME | 第59-63页 |
| 4.4 基于消失点的走廊自主导航策略 | 第63-64页 |
| 4.5 实验及结果 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66页 |
| 5.2 不足与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第74页 |