基于声纳图像水下运动目标识别与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-14页 |
| ·声纳图像处理技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·水下目标检测技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·水下目标跟踪技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 2 声纳图像的采集和预处理 | 第16-28页 |
| ·Super Seaking DST 前视声纳 | 第17页 |
| ·声纳图像采集 | 第17-20页 |
| ·图像增强 | 第20-23页 |
| ·灰度变换 | 第20-22页 |
| ·中值滤波 | 第22-23页 |
| ·图像分割 | 第23-25页 |
| ·数学形态学运算 | 第25页 |
| ·特征提取 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 运动目标检测 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·背景差分法 | 第28-30页 |
| ·帧间差分法 | 第30-31页 |
| ·光流法 | 第31-33页 |
| ·混合高斯模型 | 第33-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 4 建立机动目标的运动模型 | 第40-50页 |
| ·非机动目标运动模型 | 第40-41页 |
| ·机动目标运动模型 | 第41-49页 |
| ·白噪声加速模型 | 第42-43页 |
| ·维纳过程加速模型 | 第43-44页 |
| ·多项式模型 | 第44-45页 |
| ·零均值一阶马尔可夫模型 | 第45-47页 |
| ·均值自适应加速模型 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 目标跟踪算法 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·粒子滤波算法 | 第51-54页 |
| ·基于粒子群优化和支持向量回归的平滑粒子滤波算法 | 第54-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 6 总结展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 个人简历 | 第68页 |
| 发表的学术论文 | 第68页 |
