| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-28页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12-24页 |
| ·智能视频监控简介及其研究现状 | 第12-16页 |
| ·智能视频监控在海洋方面的应用与发展状况 | 第16-18页 |
| ·智能视频监控中海面舰船目标的研究与发展状况 | 第18-20页 |
| ·智能视频监控中海雾图像复原算法研究与发展状况 | 第20-24页 |
| ·本文主要研究内容 | 第24-26页 |
| ·本文的组织结构 | 第26-28页 |
| 2 基于视频的海面舰船目标检测基础 | 第28-52页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·运动目标检测主要算法分析 | 第28-35页 |
| ·常用颜色模型介绍 | 第35-38页 |
| ·图像增强预处理 | 第38-46页 |
| ·灰度变换增强 | 第39-42页 |
| ·直接灰度变换 | 第39-40页 |
| ·直方图修正法 | 第40-42页 |
| ·空域滤波增强 | 第42-46页 |
| ·形态学后处理 | 第46-50页 |
| ·腐蚀 | 第46-47页 |
| ·膨胀 | 第47-49页 |
| ·开启和闭合 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 3 基于小波域视觉注意力模型的海面目标快速检测算法研究 | 第52-76页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·基于小波域视觉显著性的目标检测算法 | 第53-68页 |
| ·人类视觉系统小波域双尺度选择注意模型建立 | 第53-55页 |
| ·海面目标检测算法实现 | 第55-68页 |
| ·小波域多级分解低频子带确定 | 第55-60页 |
| ·基于相位谱法的显著图生成 | 第60-62页 |
| ·基于梯度法的显著性检测 | 第62-64页 |
| ·低频子带显著图的融合 | 第64-68页 |
| ·综合显著图与目标区域确定 | 第68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 4 基于海面背景纹理模型的舰船目标检测算法研究 | 第76-97页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·海面舰船目标检测算法实现 | 第77-88页 |
| ·天空与海天线的检测 | 第78-84页 |
| ·海面背景纹理模型建立 | 第84-88页 |
| ·基于背景纹理模型的舰船目标检测 | 第88页 |
| ·实验结果与分析 | 第88-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 5 基于轮廓波变换的海上雾天图像清晰化处理算法研究 | 第97-117页 |
| ·引言 | 第97-98页 |
| ·雾天成像介绍 | 第98-100页 |
| ·雾的形成原理概述 | 第98-99页 |
| ·雾天图像的规律和特点 | 第99-100页 |
| ·基于轮廓波变换（CONTOURLET）的海上雾天图像清晰化算法 | 第100-111页 |
| ·雾天成像物理模型建立 | 第100-104页 |
| ·海上雾天图像复原算法实现 | 第104-111页 |
| ·轮廓波变换分离低频和高频成分 | 第104-105页 |
| ·散射光的估计与去除 | 第105-108页 |
| ·去噪与纹理细节增强 | 第108-110页 |
| ·图像对比度增强 | 第110-111页 |
| ·实验结果与分析 | 第111-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 6 结论 | 第117-120页 |
| ·研究成果总结 | 第117-118页 |
| ·主要创新点 | 第118页 |
| ·研究展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 发表的学术论文 | 第128-129页 |
