| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 小型无人直升机视觉系统研究概况与应用 | 第11-12页 |
| 1.3 目标跟踪与识别技术及其研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 文章结构 | 第14-16页 |
| 第2章 无人机图像跟踪技术研究 | 第16-31页 |
| 2.1 数字图像预处理 | 第16-24页 |
| 2.1.1 数字图像的灰度化 | 第17-19页 |
| 2.1.2 灰度直方图 | 第19-20页 |
| 2.1.3 数字图像的二值化 | 第20-22页 |
| 2.1.4 形态图像处理 | 第22-24页 |
| 2.2 目标的检测与跟踪 | 第24-25页 |
| 2.3 无人机视觉平台的设计与搭建 | 第25-30页 |
| 2.3.1 无人机视觉系统硬件平台的搭建 | 第26页 |
| 2.3.2 无人机视觉系统总体结构 | 第26页 |
| 2.3.3 CCD图像传感器与图像采集 | 第26-28页 |
| 2.3.4 无人机参数及PC104参数介绍 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 舰船的检测与识别 | 第31-51页 |
| 3.1 目标轮廓提取算法研究 | 第31-37页 |
| 3.1.1 图像边缘检测 | 第31-33页 |
| 3.1.2 主动轮廓模型 | 第33-36页 |
| 3.1.3 Sobel算子与Snake模型结合的轮廓提取 | 第36-37页 |
| 3.2 算法的实现与结果分析 | 第37-41页 |
| 3.3 舰船的识别 | 第41-46页 |
| 3.3.1 形状特征的提取 | 第42-44页 |
| 3.3.2 基于形状特征匹配的舰船识别方法 | 第44-45页 |
| 3.3.3 特征数据的整理与分析 | 第45-46页 |
| 3.4 舰船尾部甲板识别 | 第46-49页 |
| 3.4.1 形状的识别与分类算法 | 第47-48页 |
| 3.4.2 舰船头部与尾部的定位 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 着舰标志特征点提取与跟踪 | 第51-68页 |
| 4.1 着舰标志的设计 | 第51-52页 |
| 4.2 着舰标志的角点检测 | 第52-56页 |
| 4.2.1 Harris检测算子 | 第52-54页 |
| 4.2.2 角点坐标的提取 | 第54-56页 |
| 4.3 角点匹配的算法研究 | 第56-59页 |
| 4.3.1 NCC匹配算法 | 第56-57页 |
| 4.3.2 RANSAC匹配算法 | 第57-59页 |
| 4.4 算法的实现与结果分析 | 第59-63页 |
| 4.5 着舰标志的跟踪 | 第63-67页 |
| 4.5.1 坐标系的建立 | 第63-64页 |
| 4.5.2 跟踪目标的位置估计 | 第64-66页 |
| 4.5.3 云台摄像机跟踪控制 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74页 |