摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 论文研究背景介绍 | 第10-12页 |
1.1.1 论文研究背景 | 第10页 |
1.1.2 国内外发展现状 | 第10-12页 |
1.2 课题技术方案 | 第12-13页 |
1.3 论文章节安排 | 第13-16页 |
第二章 海浪视频预处理 | 第16-40页 |
2.1 运动背景补偿 | 第16-31页 |
2.1.1 图像匹配算法 | 第16-23页 |
2.1.1.1 SIFT算法概述 | 第16-19页 |
2.1.1.2 SURF算法概述 | 第19-21页 |
2.1.1.3 ORB算法概述 | 第21-23页 |
2.1.2 基于PROSAC算法的模型参量拟合 | 第23-24页 |
2.1.3 算法比较与实验 | 第24-31页 |
2.1.3.1 三种特征检测算法性能比较 | 第24-28页 |
2.1.3.2 简化的ORB算法 | 第28-31页 |
2.2 阈值分割算法 | 第31-38页 |
2.2.1 基于积分图的阈值分割算法 | 第32-33页 |
2.2.2 基于带权积分图的自适应阈值分割算法 | 第33-35页 |
2.2.3 实验分析与比较 | 第35-38页 |
2.4 本章小结 | 第38-40页 |
第三章 浪高测量关键问题研究 | 第40-54页 |
3.1 运动海浪检测 | 第40-50页 |
3.1.1 经典运动目标检测算法 | 第41-42页 |
3.1.1.1 光流法 | 第41-42页 |
3.1.1.2 背景差分法 | 第42页 |
3.1.1.3 帧间差分法 | 第42页 |
3.1.2 基于混合差分的海浪边缘检测算法 | 第42-47页 |
3.1.3 实验分析与比较 | 第47-50页 |
3.2 标杆提取 | 第50-52页 |
3.3 本章小结 | 第52-54页 |
第四章 系统设计与实现 | 第54-62页 |
4.1 系统总体设计 | 第54-55页 |
4.2 系统具体功能介绍 | 第55-57页 |
4.2.1 系统界面介绍 | 第55-56页 |
4.2.2 标杆检测 | 第56页 |
4.2.3 数据查询 | 第56-57页 |
4.3 时间字符识别 | 第57-60页 |
4.3.1 基于Bayes分类器及形状相近概率的字符识别算法 | 第57-59页 |
4.3.2 实验分析与比较 | 第59-60页 |
4.4 本章小结 | 第60-62页 |
第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
5.1 全文工作总结 | 第62-63页 |
5.2 工作展望 | 第63-64页 |
致谢 | 第64-66页 |
参考文献 | 第66-72页 |
作者硕士期间发表的论文与专利 | 第72页 |