| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 课题研究背景及目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第12-24页 |
| 1.2.1 宽视场高分辨成像系统国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.2 图像拼接配准的国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.3 图像分割技术的国内外研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.4 目标跟踪的难点问题及国内外研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3 本文主要研究内容及研究路线 | 第24-26页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.2 本文算法研究路线 | 第25-26页 |
| 1.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第2章 基于CUDA的自适应图像拼接配准算法研究 | 第27-49页 |
| 2.1 本章算法研究工作路线 | 第27页 |
| 2.2 图像拼接配准的关键要素 | 第27-28页 |
| 2.3 基于SURF的图像拼接配准算法 | 第28-34页 |
| 2.3.1 特征检测与描述 | 第29-32页 |
| 2.3.2 图像特征匹配 | 第32-33页 |
| 2.3.3 配准变换参数估计 | 第33-34页 |
| 2.4 基于CUDA的快速图像拼接配准算法 | 第34-44页 |
| 2.4.1 基于CUDA的多传感器拼接高分辨成像验证平台设计 | 第35-40页 |
| 2.4.2 基于CUDA快速图像拼接配准算法实现 | 第40-44页 |
| 2.5 实验测试与结果分析 | 第44-48页 |
| 2.5.1 实验测试方案 | 第44-48页 |
| 2.5.2 测试结果分析 | 第48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 基于混沌双种群进化策略的图像分割算法研究 | 第49-68页 |
| 3.1 本章算法研究工作路线 | 第49-50页 |
| 3.2 进化算法概述 | 第50-55页 |
| 3.2.1 进化算法及其他经典优化算法 | 第50-51页 |
| 3.2.2 进化算法的基本思想和算法结构 | 第51-54页 |
| 3.2.3 选用进化策略的原因 | 第54-55页 |
| 3.3 基于混沌双种群进化策略的阈值分割新算法 | 第55-58页 |
| 3.3.1 进化策略的基本要素和数学描述 | 第55-56页 |
| 3.3.2 进化策略的选择 | 第56页 |
| 3.3.3 混沌理论的应用 | 第56-58页 |
| 3.4 混沌双种群进化策略分割图像的算法架构及实现 | 第58-62页 |
| 3.4.1 解空间编码设计 | 第58页 |
| 3.4.2 适应度函数设计 | 第58-59页 |
| 3.4.3 进化操作算子 | 第59-62页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第4章 基于强化学习的图像分割算法研究 | 第68-92页 |
| 4.1 本章算法研究工作路线 | 第69页 |
| 4.2 强化学习基本理论 | 第69-77页 |
| 4.2.1 强化学习的基本原理 | 第69-72页 |
| 4.2.2 强化学习的Q学习算法 | 第72-77页 |
| 4.3 多动机强化学习 | 第77-82页 |
| 4.3.1 多动机强化学习模型 | 第77-80页 |
| 4.3.2 多动机强化学习的两种算法 | 第80-82页 |
| 4.3.3 多动机强化学习算法与传统强化学习算法的关系 | 第82页 |
| 4.4 强化学习在基于混沌双种群进化策略的图像分割中的应用研究 | 第82-85页 |
| 4.4.1 强化学习在图像分割上的应用思路 | 第82-83页 |
| 4.4.2 状态表示 | 第83页 |
| 4.4.3 动机和动作表示 | 第83-84页 |
| 4.4.4 动机和动作选择方针 | 第84-85页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第85-91页 |
| 4.6 本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 基于两阶段强化学习的图像动态目标跟踪算法研究 | 第92-109页 |
| 5.1 本章算法研究工作路线 | 第92-93页 |
| 5.2 多AGENT强化学习 | 第93-99页 |
| 5.2.1 Agent要素及特性 | 第93-95页 |
| 5.2.2 多Agent系统 | 第95-99页 |
| 5.3 基于强化学习的目标跟踪 | 第99-108页 |
| 5.3.1 问题建模 | 第100-101页 |
| 5.3.2 基于两阶段强化学习的目标跟踪算法 | 第101-104页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第104-108页 |
| 5.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 第6章 全文总结及工作展望 | 第109-112页 |
| 6.1 主要研究工作总结 | 第109-110页 |
| 6.2 主要创新工作总结 | 第110页 |
| 6.3 下一步工作展望 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-117页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第117-118页 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 | 第118页 |
