| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-13页 |
| ·本文内容与组织 | 第13-15页 |
| 第2章 基于视觉的机器人系统 | 第15-21页 |
| ·基于视觉的机器人系统构成 | 第15-16页 |
| ·视觉环节 | 第16-17页 |
| ·图像采集 | 第17-18页 |
| ·系统工作原理 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图像预处理与运动目标的检测 | 第21-43页 |
| ·中值滤波 | 第21-24页 |
| ·图像二值化 | 第24-29页 |
| ·P分位数法 | 第25-26页 |
| ·直方图凹面分析法 | 第26-27页 |
| ·迭代法 | 第27-28页 |
| ·大津法 | 第28-29页 |
| ·比对及分析 | 第29页 |
| ·运动目标检测方法 | 第29-33页 |
| ·光流法 | 第29-30页 |
| ·相邻帧差法 | 第30-32页 |
| ·背景帧差法 | 第32-33页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第33-34页 |
| ·背景提取 | 第34-40页 |
| ·基于统计平均的背景图像提取 | 第34页 |
| ·基于IIR滤波的背景图像提取 | 第34-35页 |
| ·基于像素分析的背景图像提取 | 第35-36页 |
| ·改进的Surendra背景提取算法 | 第36-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 运动目标跟踪 | 第43-65页 |
| ·模板匹配 | 第43-48页 |
| ·模板匹配法 | 第43-47页 |
| ·金字塔匹配法 | 第47-48页 |
| ·边缘检测 | 第48-52页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第48-49页 |
| ·Sobel边缘算子 | 第49页 |
| ·Prewitt边缘算子 | 第49页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子 | 第49-50页 |
| ·Canny算子 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·基于Hausdorff距离目标跟踪算法 | 第52-62页 |
| ·Hausdorff距离及在模板匹配中的应用 | 第52-55页 |
| ·变模板分级的均值Hausdorff距离目标跟踪算法 | 第55-56页 |
| ·距离变换 | 第56-58页 |
| ·基于Hausdorff距离的跟踪算法 | 第58-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 目标运动估计 | 第65-73页 |
| ·Kalman滤波 | 第65-68页 |
| ·参数定义及说明 | 第68-70页 |
| ·估计结果及分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |