| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-37页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-32页 |
| 1.2.1 智能船舶技术 | 第17-19页 |
| 1.2.2 海上目标探测技术 | 第19-20页 |
| 1.2.3 船载视频技术 | 第20-23页 |
| 1.2.4 视频稳像技术 | 第23-31页 |
| 1.2.5 惯性数据与视频融合技术 | 第31-32页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第32-33页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第33-36页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第36-37页 |
| 第2章 基于惯性测量的船载移动视频特征分析 | 第37-63页 |
| 2.1 船舶姿态特征分析 | 第37-41页 |
| 2.2 船舶振动特征分析 | 第41-45页 |
| 2.3 船载摄像机种类 | 第45-48页 |
| 2.4 船载摄像机成像及运动模型 | 第48-51页 |
| 2.5 船载摄像机参数及标定 | 第51-57页 |
| 2.5.1 摄像机参数 | 第51-53页 |
| 2.5.2 摄像机标定 | 第53-57页 |
| 2.6 船载移动视频图像特征分析 | 第57-62页 |
| 2.6.1 船载移动视频图像内容特征 | 第57-58页 |
| 2.6.2 船载移动视频图像序列特征 | 第58-62页 |
| 2.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第3章 惯性传感器与船载摄像机同步方法 | 第63-73页 |
| 3.1 惯性传感器采集能力 | 第63-64页 |
| 3.2 摄像机采集能力 | 第64页 |
| 3.3 同步采集方案 | 第64-66页 |
| 3.4 同步采集系统样机 | 第66-72页 |
| 3.5 同步采集实船试验 | 第72页 |
| 3.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第4章 基于特征点匹配和振动测量的船载移动视频电子稳像算法 | 第73-104页 |
| 4.1 基于自适应Harris角点检测的运动估计算法 | 第73-85页 |
| 4.1.1 基于船载移动视频特征的自适应Harris角点检测算法 | 第73-81页 |
| 4.1.2 基于MSAC算法的运动估计算法 | 第81-85页 |
| 4.2 运动滤波算法 | 第85-92页 |
| 4.2.1 基于傅里叶级数曲线拟合的运动滤波算法 | 第85-88页 |
| 4.2.2 基于振动测量的运动滤波算法 | 第88-92页 |
| 4.3 运动补偿算法 | 第92-93页 |
| 4.4 试验验证 | 第93-103页 |
| 4.4.1 自适应Harris角点检测算法和傅里叶级数曲线拟合算法试验 | 第93-99页 |
| 4.4.2 自适应Harris角点检测算法和振动测量算法试验 | 第99-103页 |
| 4.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 第5章 基于海天线检测和遗传算法的船载移动视频电子稳像算法 | 第104-148页 |
| 5.1 海天线特征 | 第104-113页 |
| 5.1.1 海天线静态特征 | 第104-107页 |
| 5.1.2 海天线运动特征 | 第107-113页 |
| 5.2 Hough变换原理 | 第113-116页 |
| 5.3 基于惯性测量和Hough变换融合的海天线检测算法 | 第116-127页 |
| 5.3.1 海天线位置和角度估计算法 | 第117-122页 |
| 5.3.2 基于Hough变换的海天线检测算法 | 第122-127页 |
| 5.4 基于海天线运动和遗传算法的船载移动视频电子稳像算法 | 第127-135页 |
| 5.4.1 基于海天线运动的运动估计算法 | 第127-130页 |
| 5.4.2 基于遗传算法的运动滤波算法 | 第130-135页 |
| 5.5 试验验证 | 第135-147页 |
| 5.5.1 基于惯性测量和Hough变换融合的海天线检测算法试验 | 第136-142页 |
| 5.5.2 基于海天线运动和遗传算法的电子稳像算法试验 | 第142-147页 |
| 5.6 本章小结 | 第147-148页 |
| 第6章 总结与展望 | 第148-151页 |
| 6.1 总结 | 第148-150页 |
| 6.2 展望 | 第150-151页 |
| 参考文献 | 第151-160页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第160-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
| 作者简介 | 第162页 |
