| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 目标追踪与定位的发展现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 视觉跟踪特征 | 第11-12页 |
| 1.2.2 视觉追踪方法 | 第12-15页 |
| 1.3 本课题的土要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 图像预处理 | 第17-32页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 空间转换 | 第17-21页 |
| 2.2.1 RGB空间 | 第17-18页 |
| 2.2.2 HSV空间 | 第18-19页 |
| 2.2.3 颜色空间转换 | 第19-21页 |
| 2.3 边缘检测 | 第21-24页 |
| 2.3.1 边缘检测的基本步骤 | 第21-22页 |
| 2.3.2 边缘检测的方法 | 第22-24页 |
| 2.4 特征提取 | 第24-28页 |
| 2.4.1 二值化和开运算 | 第24-26页 |
| 2.4.2 目标特征提取 | 第26-28页 |
| 2.5 去雾算法 | 第28-31页 |
| 2.6 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 目标追踪算法 | 第32-49页 |
| 3.1 Mean-Shift算法 | 第32-39页 |
| 3.1.1 目标模型 | 第34-35页 |
| 3.1.2 候选模型 | 第35-36页 |
| 3.1.3 相似性度量 | 第36-37页 |
| 3.1.4 Mean-Shift迭代 | 第37-38页 |
| 3.1.5 迭代方式 | 第38-39页 |
| 3.2 KCF算法 | 第39-47页 |
| 3.2.1 循环矩阵 | 第40-41页 |
| 3.2.2 KCF算法 | 第41-47页 |
| 3.3 小结 | 第47-49页 |
| 第四章 模拟水下环境的追踪 | 第49-64页 |
| 4.1 改进的Mean-Shift算法 | 第49-53页 |
| 4.1.1 图像处理和特征提取 | 第50-51页 |
| 4.1.2 Mean-Shift目标追踪 | 第51-53页 |
| 4.2 模拟水下海参的定位结果及分析 | 第53-59页 |
| 4.2.1 单目标定位结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.2.2 多目标定位结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.3 模拟水下海参的定位时间和精确度结果及分析 | 第59-63页 |
| 4.4 小结 | 第63-64页 |
| 第五章 水下追踪 | 第64-88页 |
| 5.1 去雾处理化的跟踪算法 | 第64-66页 |
| 5.2 水下海参追踪与定位结果及分析 | 第66-75页 |
| 5.2.1 采用去雾算法的水下目标追踪与定位结果 | 第66-71页 |
| 5.2.2 采用去雾算法的定位时间和精确度分析 | 第71-75页 |
| 5.3 改进的KCF算法 | 第75-77页 |
| 5.4 水下海参追踪与定位时间和精确度结果及分析 | 第77-86页 |
| 5.4.1 采用KCF算法的水下目标追踪与定位结果 | 第77-83页 |
| 5.4.2 采用KCF算法的定位时间和精确度分析 | 第83-86页 |
| 5.5 小结 | 第86-88页 |
| 第六章 结论与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 结论 | 第88页 |
| 6.2 展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第95页 |