机器人的视觉理论及应用研究--目标匹配与跟踪算法的研究与设计
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机器人的视觉理论及应用研究--目标匹配与跟踪算法的研究与设计
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-7页
第一章 绪论
第7-13页
· 引言
第7页
· 机器人视觉系统的研究动态及发展趋势
第7-9页
· 国外的研究动态及发展趋势
第7-8页
· 国内的研究动态及发展趋势
第8-9页
· 目标匹配与跟踪方法概况
第9-10页
· 双目视觉系统理论概述
第9页
· 目标匹配方法概述
第9-10页
· 目标跟踪方法概述
第10页
· 论文内容安排
第10-11页
· 论文创新点
第11-13页
第二章 机器人双目视觉系统
第13-25页
· 引言
第13页
· 双目视觉系统的结构
第13-16页
· 线性成像模型
第14-15页
· 非线性成像模型
第15-16页
· 常见的标定方法
第16-17页
· 离线相机标定
第17-21页
· 标定的基本方程
第17-19页
· 摄像机参数闭合解
第19-20页
· 标定摄像机畸变参数
第20-21页
· 基于 Matlab 标定工具箱的离线相基表定实验
第21-24页
· 本章小结
第24-25页
第三章 目标匹配
第25-39页
· 引言
第25-26页
· 基于灰度的目标匹配
第26-27页
· 尺度不变特征变换
第27-32页
· SIFT 描述子
第27-28页
· 特征匹配和利用改进的 RANSAC 算法进行误匹配点剔除
第28-30页
· SIFT 目标匹配实验
第30-32页
· 加速稳健特征
第32-35页
· 构建 SURF 描述子
第32-34页
· 基于独立稳健特征的目标匹配
第34页
· SURF 匹配仿真实验
第34-35页
· BRIEF 特征在目标匹配中的应用
第35-37页
· tao 测试及 BRIEF 特征
第35-36页
· BRIEF 特征的匹配方法
第36页
· BRIEF 算法的仿真实验及与 SIFT、SURF 算法的性能比较
第36-37页
· 本章小结
第37-39页
第四章 运动目标跟踪
第39-51页
· 引言
第39页
· Camshift 算法
第39-45页
· 颜色概率分布
第39-40页
· Mean Shift 算法模块
第40-42页
· Camshift 算法流程和跟踪实验
第42-45页
· 粒子滤波跟踪
第45-48页
· 最优贝叶斯滤波和序贯重要抽样算法
第46-47页
· 系统状态转移模型和系统观测模型
第47页
· 子滤波算法流程和踪实验
第47-48页
· 本章小节
第48-51页
第五章 机器人视觉系统应用设计
第51-57页
· 引言
第51页
· 基于 TMS320DM6437 的双目视觉系统概况
第51-52页
· 模拟视频信号的采集及 A/D 转换
第52-53页
· DSP 软件设计及开发工具
第53页
· DSP/BIOS
第53-54页
· 帧差法目标检测及跟踪在 DSP 上的实现
第54-56页
· 本章小结
第56-57页
主要结论与展望
第57-58页
主要结论
第57页
展望
第57-58页
致谢
第58-59页
参考文献
第59-61页
附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文
第61 页
本篇论文共
61
页,
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