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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--光照变化条件下中型组足球机器人目标识别与定位方法研究
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光照变化条件下中型组足球机器人目标识别与定位方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
1 绪论第12-24页
   ·研究背景第12-15页
     ·机器人足球的基本概念第12-13页
     ·研究机器人足球的意义第13-14页
     ·国内外研究及发展现状第14-15页
   ·中型组足球机器人系统及其关键技术第15-19页
     ·中型组足球机器人系统第15-17页
     ·足球机器人系统涉及的关键技术第17-19页
   ·研究课题的理论及实际意义第19-20页
   ·本论文主要内容,创新点和结构安排第20-24页
     ·论文主要研究内容第20-21页
     ·论文创新点第21-22页
     ·本论文结构第22-24页
2 光照变化条件下足球机器人目标识别与定位的关键算法研究第24-40页
   ·光照作用第24-28页
     ·光源的种类及光照模型第25-26页
     ·颜色视觉理论第26-27页
     ·彩色摄像机成像原理第27-28页
   ·机器人彩色图像分割中的光照处理算法第28-33页
     ·颜色空间第28-30页
     ·彩色图像分割方法第30-31页
     ·机器人彩色图像分割中的光照处理算法第31-33页
   ·机器人目标识别算法第33-38页
     ·图像的特征第33-34页
     ·特征选择和提取第34-35页
     ·目标识别方法第35页
     ·足球机器人目标识别算法第35-38页
   ·机器人目标定位算法第38-39页
   ·本章小结第39-40页
3 基于在线光照适应的光照处理方法第40-58页
   ·光照对机器人目标识别的影响第40-42页
     ·中型组场地的光照变化分析第40-41页
     ·光照变化对机器人目标识别的影响第41-42页
   ·光照条件估计第42-48页
     ·图像处理中常用的光照处理的方法第42-43页
     ·基于参考物体平均亮度分布的光照估计第43-45页
     ·基于Bresehanm 划线算法绿色像素的提取第45-47页
     ·基于绿色像素平均亮度分布的光照模型的建立方法第47-48页
   ·基于KL散度的光照变化的测度方法第48-50页
     ·常用的基于概率密度函数的可分性判据第48-50页
     ·基于KL散度的光照变化测度第50页
   ·不同光照下的颜色标定第50-52页
     ·颜色空间的选择第50-51页
     ·颜色分类方法第51-52页
     ·基于YUV 颜色阈值的颜色信息库的建立第52页
   ·基于平均亮度分布和KL 散度的足球机器人在线光照适应方法第52-54页
   ·实验及结果分析第54-57页
   ·本章小结第57-58页
4 基于 SVM 和 Gabor 滤波器的足球机器人近似颜色目标识别第58-72页
   ·引言第58页
   ·支持向量机原理第58-62页
     ·线性可分的最优分类面第59-60页
     ·线性不可分的最优分类面第60页
     ·支持向量机第60-61页
     ·多类问题的支持向量机第61-62页
   ·Gabor 滤波器第62-64页
     ·Gabor 滤波器的提出第62页
     ·Gabor 函数与测不准原理第62-63页
     ·2DGabor 滤波器第63-64页
   ·基于SVM 和Gabor 滤波器的机器人近似颜色目标识别方法第64-67页
     ·候选目标提取第65页
     ·Gaobr 特征提取第65-67页
     ·基于SVM 和Gabor 滤波器的机器人近似颜色目标识别方法第67页
   ·实验及结果分析第67-71页
     ·样本数据的采集第68页
     ·SVM 及Gabor 滤波器的参数确定第68-69页
     ·识别结果第69-71页
   ·本章小结第71-72页
5 基于全景视觉的机器人目标定位方法第72-89页
   ·引言第72页
   ·中型组机器人全景视觉系统第72-74页
     ·中型组机器人MT-R 视觉系统结构第72-73页
     ·中型组机器人全景视觉系统第73-74页
   ·摄像机标定第74-79页
     ·系统标定中的坐标系与坐标变换第75-77页
     ·摄像机的几何模型第77-79页
     ·摄像机标定方法第79页
   ·目标在机器人坐标系和像素坐标系中的位置关系第79-83页
     ·目标在机器人坐标系和像素坐标系中的位置关系第79-81页
     ·图像极坐标变换第81-83页
   ·基于全景视觉的机器人目标定位方法第83-86页
     ·Lagrange(拉格朗日)插值理论第83-85页
     ·目标定位方法第85-86页
   ·实验及结果分析第86-88页
   ·本章小结第88-89页
6 总结与展望第89-91页
   ·论文工作总结第89-90页
   ·进一步工作展望第90-91页
参考文献第91-101页
致谢第101-103页
个人简历第103-104页
在读期间取得的学术成果第104页

 
 
论文编号BS2823,这篇论文共104
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