| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·UUV 回收技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·水下光视觉技术研究现状 | 第13-16页 |
| ·水下光视觉识别技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·水下光视觉定位技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容与组织安排 | 第16-18页 |
| 第2章 水下导引图像处理方法研究 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·水下图像预处理 | 第18-21页 |
| ·导引图像的高斯平滑滤波 | 第18-19页 |
| ·图像的二值化 | 第19-20页 |
| ·伪光源的剔除 | 第20-21页 |
| ·精确提取光源轮廓线 | 第21-24页 |
| ·Canny 边缘检测 | 第21-22页 |
| ·传统的 Snake 模型 | 第22-23页 |
| ·改进的 Snake 模型 | 第23-24页 |
| ·光源轮廓不变矩特征提取 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于神经网络的水下目标识别方法研究 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·BP 网络设计 | 第28-31页 |
| ·BP 网络学习过程 | 第28-30页 |
| ·网络结构设计 | 第30-31页 |
| ·BP 网络的改进算法 | 第31-34页 |
| ·学习率自适应调整 | 第31-32页 |
| ·带动量因子的 BP 算法 | 第32页 |
| ·基于粒子群的 BP 网络算法 | 第32-34页 |
| ·仿真实验 | 第34-39页 |
| ·网络的学习训练 | 第35-38页 |
| ·识别效果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 UUV 双目视觉定位方法研究 | 第40-49页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·UUV 艏向定位 | 第40-42页 |
| ·UUV 纵向中心线方向求取方法 | 第40-41页 |
| ·艏向确定方法 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络的双目视觉定位原理 | 第42-44页 |
| ·坐标系的建立 | 第43-44页 |
| ·心形参考光源质心点的求取 | 第44页 |
| ·仿真实验 | 第44-48页 |
| ·网络学习训练 | 第45-46页 |
| ·定位效果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于双目视觉导引的 UUV 回收缩尺度模拟实验 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·UUV 回收坞舱模型 | 第49-51页 |
| ·UUV 回收坞舱结构设计 | 第49-50页 |
| ·引导光源及安装位置 | 第50-51页 |
| ·UUV 双目视觉导引系统 | 第51-52页 |
| ·UUV 回收缩尺度物理模拟实验 | 第52-62页 |
| ·UUV 回收过程 | 第52-53页 |
| ·缩尺度模拟回收平台组成 | 第53-55页 |
| ·模拟实验软件设计 | 第55-58页 |
| ·UUV 模拟对接实验与数据分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |