| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| §1.1 概述 | 第9-12页 |
| §1.1.1 足球机器人产生的背景 | 第9页 |
| §1.1.2 足球机器人比赛介绍 | 第9-11页 |
| §1.1.3 足球机器人研究的开展 | 第11页 |
| §1.1.4 开展足球机器人研究的意义 | 第11-12页 |
| §1.2 集控式足球机器人系统 | 第12-14页 |
| §1.2.1 集控式足球机器人系统的结构 | 第12-13页 |
| §1.2.2 集控式足球机器人视觉系统分析 | 第13-14页 |
| §1.2.2.1 集控式足球机器人视觉系统的特点 | 第13页 |
| §1.2.2.2 集控式足球机器人视觉系统的基本工作原理 | 第13-14页 |
| §1.3 论文的结构及主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 足球机器人视觉系统的硬件组成 | 第15-20页 |
| §2.1 摄像头的选取 | 第15-17页 |
| §2.2 镜头的选取 | 第17-19页 |
| §2.3 1394数字接口卡的选取 | 第19页 |
| §2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 足球机器人视觉系统的图像获取 | 第20-28页 |
| §3.1 A312fc基本原理 | 第20-21页 |
| §3.2 参数设置 | 第21-24页 |
| §3.3 图像形成 | 第24-27页 |
| §3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 足球机器人视觉系统的图像预处理 | 第28-39页 |
| §4.1 图像增强 | 第28-30页 |
| §4.1.1 亮度调节 | 第28页 |
| §4.1.2 增益调节 | 第28-30页 |
| §4.1.3 白平衡 | 第30页 |
| §4.2 场地标定 | 第30-31页 |
| §4.3 几何畸变的校正 | 第31-38页 |
| §4.3.1 几何畸变产生的原因 | 第31-32页 |
| §4.3.2 几何畸变模型的建立 | 第32-34页 |
| §4.3.3 畸变校正的实现 | 第34-38页 |
| §4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 足球机器人视觉系统的目标辨识 | 第39-69页 |
| §5.1 颜色模型的选择与颜色信息库的建立 | 第39-43页 |
| §5.1.1 颜色模型的分类 | 第39-41页 |
| §5.1.2 足球机器人视觉系统颜色模型的选择 | 第41-42页 |
| §5.1.3 足球机器人视觉系统颜色信息库的建立 | 第42-43页 |
| §5.2 色标设计与位姿车号信息获取 | 第43-49页 |
| §5.2.1 色标设计方案的确定 | 第43-45页 |
| §5.2.2 位姿和车号信息的获取 | 第45-49页 |
| §5.3 颜色信息库的去噪处理 | 第49-51页 |
| §5.3.1 目标颜色库测试 | 第49-50页 |
| §5.3.2 杂色滤除 | 第50-51页 |
| §5.4 图像分割与目标信息获取 | 第51-63页 |
| §5.4.1 图像分割方法的确定 | 第51-52页 |
| §5.4.2 基于区域生长的图像分割 | 第52-59页 |
| §5.4.2.1 全局网格搜索 | 第53-54页 |
| §5.4.2.2 区域生长改进算法 | 第54-59页 |
| §5.4.3 位姿信息计算与车号确定 | 第59-63页 |
| §5.5 目标跟踪搜索 | 第63-64页 |
| §5.6 基于圆拟合的圆形色标缺损补偿 | 第64-68页 |
| §5.6.1 缺损检测 | 第64页 |
| §5.6.2 基于圆拟合的色标中心及方向角检测算法 | 第64-67页 |
| §5.6.2.1 彩色图像灰度化 | 第65页 |
| §5.6.2.2 高通滤波 | 第65页 |
| §5.6.2.3 边缘检测 | 第65页 |
| §5.6.2.4 拟合算法 | 第65-67页 |
| §5.6.3 实验结果分析 | 第67-68页 |
| §5.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 足球机器人视觉系统软件设计与调试结果 | 第69-75页 |
| §6.1 系统软件结构 | 第69-73页 |
| §6.2 系统人机交互界面及调试结果 | 第73-74页 |
| §6.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 结束语 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 | 第81-87页 |
| 发表论文和科研成果说明 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |