改进Grabcut算法在无人机影像船只识别中的应用与研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3 全文安排 | 第10-11页 |
| 第二章 航拍图像船只检测与识别研究现状 | 第11-16页 |
| 2.1 航拍图像目标检测与识别研究现状 | 第11-12页 |
| 2.2 航拍图像船只检测与识别相关研究 | 第12-14页 |
| 2.3 Grabcut 算法相关工作 | 第14-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 构建 Grabcut 背景模型 | 第16-25页 |
| 3.1 建立海面背景模板库 | 第16-17页 |
| 3.1.1 模板图片选取依据 | 第16-17页 |
| 3.2 特征参数提取 | 第17-20页 |
| 3.2.1 GHV 颜色复合模型 | 第17-18页 |
| 3.2.2 海面模板选择 | 第18-20页 |
| 3.3 模板匹配 | 第20-21页 |
| 3.3.1 模板匹配算法 | 第20-21页 |
| 3.3.2 海面种子点 | 第21页 |
| 3.4 生长优质背景 | 第21-23页 |
| 3.4.1 区域生长算法 | 第21-22页 |
| 3.4.2 海面背景生长 | 第22-23页 |
| 3.5 背景 trimap 生成 | 第23-24页 |
| 3.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 改进 Grabcut 进行背景分割 | 第25-31页 |
| 4.1 基于背景模型的改进 Grabcut 算法 | 第25-26页 |
| 4.1.1 Grabcut 算法 | 第25-26页 |
| 4.2 改进 Grabcut 算法 | 第26-28页 |
| 4.3 船只识别 | 第28页 |
| 4.4 船只定位 | 第28-30页 |
| 4.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第五章 基于背景模型的船只检测实验 | 第31-41页 |
| 5.1 实验目的 | 第31页 |
| 5.2 实验数据库 | 第31页 |
| 5.3 实验设计 | 第31-35页 |
| 5.3.1 海面模板选择实验 | 第33页 |
| 5.3.2 海面背景 mask 构建实验 | 第33-34页 |
| 5.3.3 改进 Grabcut 船只识别实验 | 第34-35页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第35-39页 |
| 5.5 实验结论 | 第39页 |
| 5.6 BgCut 船只检测系统 | 第39-41页 |
| 5.6.1 BgCut 系统具体实现及结果展示 | 第39-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 6.1 工作总结 | 第41页 |
| 6.2 未来展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-47页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第47-48页 |
| 附录 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
