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目录1

第1章 绪论1

1.1 问题的提出1

1.2 研究历史与现状3

1.2.1 Marr视觉理论3

1.2.2 DARPA视觉导航5

1.2.3 障碍物检测10

1.2.4 全方位视觉和全景视觉11

1.2.5 图像镶嵌和运动分层表示15

1.3 论文工作19

1.3.1 概述19

1.3.2 论文的主要贡献21

1.3.3 论文的结构22

第2章 场景的全景图像建模24

2.1 引言24

2.2 车体运动模型26

2.3 运动滤波和图像稳定28

2.3.1 运动矢量估计和运动参数计算29

2.3.2 帧间运动分解和图像预校正29

2.3.3 运动滤波和图像稳定32

2.3.4 全景图像和外极面图像生成37

2.4 全景外极面图像分析方法41

2.4.1 运动纹理模型和运动遮挡模型42

2.4.2 大窗口方向检测算子GFOD46

2.4.3 全景外极面图像深度估计方法50

2.5 全景图像建模过程和表示59

2.5.1 图像初始校正和图像稳定60

2.5.2 运动纹理方向估计和运动边界定位62

2.5.3 运动和形状的融合62

2.5.4 深度估计结果分析64

2.5.5 分层表示67

2.6 3D全景模型的应用71

2.6.1 任意视角图像的合成71

2.6.2 选择机器人定位的显著路标73

2.7 总结和讨论73

2.7.1 全景建模方法的优点73

2.7.2 方法和算法的意义74

2.7.3 进一步的工作75

第3章 道路的全方位图像建模76

3.1 引言76

3.2 基于全方位图像的特征空间表示方法78

3.2.1 问题的描述79

3.2.2 特征图像表示80

3.2.3 全方位视图特征空间表示的问题82

3.3 实时全方位成像83

3.3.1 原理系统几何83

3.3.2 实际成像系统85

3.3.3 系统标定88

3.3.4 地面投影图像88

3.3.5 图像校正90

3.3.6 极坐标图像的路面特征分析91

3.4 全方位图像的旋转不变性特征空间表示94

3.4.1 沿径向的主分量分析95

3.4.2 沿角度方向的Fourier变换96

3.4.3 旋转角度估计98

3.5 基于全方位图像的神经元网络模型100

3.5.1 问题的描述100

3.5.2 模型表示101

3.5.3 具体问题102

3.6 实验结果和分析104

3.6.1 实验系统结构104

3.6.2 数据采集107

3.6.3 训练和测试110

3.7 总结和讨论113

第4章 障碍物的双目注视图像建模115

4.1 引言115

4.2 平面重投影变换原理116

4.2.1 原理117

4.2.2 性质119

4.2.3 意义121

4.3 单摄像机双目成像系统126

4.3.1 左右图像双目成像装置126

4.3.2 上下图像双目成像装置132

4.4 实时双目障碍物检测算法134

4.4.1 目标和基本假设135

4.4.2 算法原理分析136

4.4.3 基本算法142

4.4.4 算法实现及性能分析143

4.5 动态重投影变换146

4.5.1 迭代的方法147

4.5.2 图像稳定的方法148

4.5.3 广义HOUGH变换的方法149

4.6 总结和讨论153

第5章 多尺度全视野视觉集成155

5.1 “分解-综合”的视觉导航策略155

5.2 集成视觉传感器POST160

5.3 数据融合162

5.4 导航工作模式的初步讨论166

结束语168

附录1 运动模型的扩展175

附录175

附录2 图像稳定实验分析179

附录3 运动遮挡的能量模型的证明191

附录4 GFOD快速算法192

附录5 全方位成像几何193

附录6 柱面投影分析194

附录7 式（4.8）的重投影变换几何195

附录8 式（4.9）和（4.10）重投影视差关系的证明196

附录9 差值和视差的关系196

附录10 障碍物检测性能分析197

博士论文期间及后续工作中的研究成果和发表的学术论文205

参考文献215