機(jī)器視覺(jué)與導(dǎo)航

第一部分 圖像和信號(hào)傳感器
第 1 章 計(jì)算機(jī)和機(jī)器視覺(jué)的圖像和信號(hào)傳感器：滿足未來(lái)發(fā)展的需要
1.1 引言
1.1.1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的圖像采集
1.1.2 數(shù)碼相機(jī)的圖像采集
1.1.3 圖像傳感器光電二極管的性能指標(biāo)
1.2 當(dāng)前無(wú)機(jī)成像系統(tǒng)的局限性
1.2.1 弱光吸收
1.2.2 低動(dòng)態(tài)范圍
1.2.3 小型柔性設(shè)備的復(fù)雜加工和制造的不兼容
1.2.4 無(wú)法適應(yīng)光照變化
1.2.5 低帶隙
1.2.6 串?dāng)_
1.3 替代感光材料系統(tǒng)克服常規(guī)成像的局限性
1.3.1 圖像傳感中的有機(jī)光電探測(cè)器
1.3.2 金屬鹵化物鈣鈦礦（MHP）/ 有機(jī)鹵化物鈣鈦礦（OHP）光電探測(cè)器
1.4 光電晶體管
1.5 結(jié)論和展望
參考文獻(xiàn)
第 2 章 移動(dòng)機(jī)器人的仿生實(shí)時(shí)被動(dòng)視覺(jué)
2.1 引言
2.2 相關(guān)工作
2.3 傳感器的硬件
2.4 基礎(chǔ)軟件和校準(zhǔn)
2.4.1 子系統(tǒng)的校準(zhǔn)
2.4.2 全景圖像
2.4.3 虛擬相機(jī)
2.4.4 子系統(tǒng)之間的校準(zhǔn)
2.5 混合傳感器中的周邊視覺(jué)
2.5.1 目標(biāo)檢測(cè)
2.5.2 目標(biāo)跟蹤
2.5.3 避障
2.6 混合式傳感器中的中心視覺(jué)
2.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.7.1 周邊視覺(jué)
2.7.2 中心視覺(jué)
2.8 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第 3 章 機(jī)器人和機(jī)器視覺(jué)的顏色和深度感知傳感器技術(shù)
3.1 引言
3.2 三維圖像構(gòu)建
3.2.1 圖像傳感器
3.2.2 立體視覺(jué)
3.2.3 明暗恢復(fù)形狀
3.2.4 動(dòng)態(tài)視覺(jué)
3.3 主動(dòng) 3D 成像
3.3.1 飛行時(shí)間測(cè)距
3.3.2 結(jié)構(gòu)光
3.3.3 運(yùn)動(dòng)重構(gòu)
3.4 3D 視覺(jué)中的深度學(xué)習(xí)方法
3.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第 4 章 機(jī)器視覺(jué)中強(qiáng)度變換和模數(shù)編碼的混合傳感器處理器陣列單元的設(shè)計(jì)與仿真
4.1 引言
4.2 圖像強(qiáng)度變換的陣列單元模擬和理論數(shù)學(xué)背景
4.2.1 自學(xué)習(xí)等效卷積神經(jīng)結(jié)構(gòu)（SLECNS）中設(shè)計(jì)并行非線性圖像強(qiáng)度變換裝置的必要性
4.2.2 神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)運(yùn)算的綜述
4.2.3 圖像強(qiáng)度非線性變換的數(shù)學(xué)模型
4.2.4 圖像強(qiáng)度變換的陣列單元模擬
4.3 連續(xù)邏輯（CL）變換與等效 CL ADC
4.3.1 SMC_CL_ADC 的基本理論基礎(chǔ)、等效模型及其修正
4.3.2 基于直流電（格雷碼）的連續(xù)邏輯模數(shù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)（迭代不變量）
4.3.3 基于并行輸送機(jī) CL_ADC (P_C) 的仿真八路并行串行輸出的 8 - DC - {G}
4.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第二部分 檢測(cè)、跟蹤和立體視覺(jué)系統(tǒng)
第 5 章 基于圖像輔助的機(jī)器人全站儀目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤
5.1 引言
5.2 機(jī)器人圖像輔助全站儀的原理
5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)全站儀的工作原理
5.3 自動(dòng)反射器的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤
5.3.1 自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與檢測(cè)
5.3.2 目標(biāo)跟蹤
5.3.3 目標(biāo)跟蹤時(shí)間
5.4 基于圖像的目標(biāo)識(shí)別、位置確定和跟蹤
5.4.1 圖像處理基礎(chǔ)
5.4.2 用于特征提取的圖像處理算法
5.4.3 目標(biāo)識(shí)別與匹配
5.4.4 目標(biāo)位置確定
5.4.5 基于圖像的目標(biāo)跟蹤原理
5.5 應(yīng)用
5.5.1 靜態(tài)目標(biāo)識(shí)別和定位的例子
5.5.2 基于運(yùn)動(dòng)圖像的目標(biāo)跟蹤實(shí)例
5.6 利用激光跟蹤儀進(jìn)行全站儀運(yùn)動(dòng)模式的質(zhì)量控制
5.7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第 6 章 移動(dòng)自主機(jī)器人雷達(dá)地標(biāo)探測(cè)方法
6.1 引言
6.2 自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航問(wèn)題
6.3 不同頻率范圍周圍地區(qū)的 EMW 反射
6.4 分布式對(duì)象回波信號(hào)幅度的隨機(jī)過(guò)程數(shù)學(xué)模型
6.5 描述集中目標(biāo)回波信號(hào)幅度的隨機(jī)過(guò)程數(shù)學(xué)模型
6.6 移動(dòng)自主機(jī)器人地標(biāo)探測(cè)信號(hào)幅度跳變的測(cè)量
參考文獻(xiàn)
第 7 章 果園管理的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)
7.1 引言
7.2 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)
7.2.1 場(chǎng)景約束
7.2.2 圖像采集
7.2.3 圖像處理
7.2.4 驅(qū)動(dòng)
7.3 農(nóng)業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用
7.3.1 植物識(shí)別
7.3.2 過(guò)程控制
7.3.3 機(jī)器制導(dǎo)與控制
7.4 機(jī)器視覺(jué)在水果產(chǎn)量評(píng)估中的應(yīng)用 —— 植物識(shí)別案例
7.4.1 花卉隔離的圖像處理
7.4.2 結(jié)果產(chǎn)量估算
7.4.3 其他項(xiàng)目的通用圖像處理技術(shù)
7.5 目標(biāo)隔離的另一種方法
7.5.1 引言
7.5.2 空間制圖
7.5.3 立體相機(jī)操作
7.5.4 空間映射隔離對(duì)象的難點(diǎn)
7.5.5 目標(biāo)隔離結(jié)論
7.6 桃園導(dǎo)航的機(jī)器視覺(jué)
7.6.1 引言
7.6.2 導(dǎo)航視覺(jué)反饋系統(tǒng)
7.6.3 實(shí)驗(yàn)地面車輛平臺(tái)
7.7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第 8 章 機(jī)器視覺(jué)、模型和應(yīng)用中的立體視覺(jué)系統(tǒng)
8.1 引言
8.2 雙目視覺(jué)系統(tǒng)
8.2.1 人工生物視覺(jué)模型
8.2.2 其他雙目視覺(jué)模型
8.3 多目視覺(jué)系統(tǒng)
8.3.1 三目視覺(jué)模型
8.3.2 多相機(jī)模型
8.4 應(yīng)用
8.4.1 雙目視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用
8.4.2 多目視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用
8.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第 9 章 基于無(wú)損卡爾曼濾波的
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