| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 机器视觉发展现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 目标识别和跟踪技术的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 常用的目标识别方法简述 | 第17-19页 |
| 1.3.1 基于灰度的特征识别 | 第17-18页 |
| 1.3.2 基于边缘的特征识别 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第19页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 水面船只识别与运动跟踪理论探讨 | 第21-29页 |
| 2.1 目标图像的预处理 | 第21-22页 |
| 2.1.1 目标图像去噪 | 第21-22页 |
| 2.1.2 目标图像增强 | 第22页 |
| 2.2 目标图像的识别 | 第22-26页 |
| 2.2.1 分类器 | 第22-23页 |
| 2.2.2 匹配 | 第23-24页 |
| 2.2.3 神经元网络 | 第24-26页 |
| 2.3 目标图像跟踪 | 第26-28页 |
| 2.3.1 基于模板匹配的跟踪 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于活动轮廓的跟踪 | 第27页 |
| 2.3.3 基于特征的跟踪 | 第27-28页 |
| 2.3.4 基于机器学习的跟踪方法 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 不同天气模式下的图像预处理 | 第29-38页 |
| 3.1 常规模式 | 第29-30页 |
| 3.2 夜晚模式 | 第30-32页 |
| 3.3 浓雾模式 | 第32-37页 |
| 3.3.1 Retinex增强算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 Retinex算法分析 | 第34-35页 |
| 3.3.3 多尺度Retinex算法(MSR) | 第35-37页 |
| 3.3.4 MSR算法去雾分析 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 船只的识别 | 第38-58页 |
| 4.1 LBP级联分类器 | 第39-43页 |
| 4.1.1 LBP算法原理 | 第39页 |
| 4.1.2 LBP特征多尺度分析 | 第39-41页 |
| 4.1.3 LBP特征旋转不变性分析 | 第41-42页 |
| 4.1.4 MB-LBP特征分析 | 第42-43页 |
| 4.1.5 级联分类器原理 | 第43页 |
| 4.2 LBP级联分类器的算法实现 | 第43-45页 |
| 4.2.1 LBP级联分类器训练步骤 | 第43-45页 |
| 4.2.2 算法实现结果分析 | 第45页 |
| 4.3 图像匹配技术 | 第45-55页 |
| 4.3.1 图像匹配技术原理分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 SURF算法分析 | 第46-48页 |
| 4.3.3 SURF算法的操作步骤 | 第48-53页 |
| 4.3.4 错误点消除 | 第53-54页 |
| 4.3.5 目标船只的轮廓提取 | 第54-55页 |
| 4.4 SURF匹配实验与结果分析 | 第55-57页 |
| 4.4.1 实验流程 | 第55页 |
| 4.4.2 图像数据匹配 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 运动目标跟踪 | 第58-76页 |
| 5.1 目标跟踪的步骤 | 第58-59页 |
| 5.2 运动目标区域提取 | 第59-62页 |
| 5.2.1 GMM高斯混合模型 | 第60页 |
| 5.2.2 GMM算法实现 | 第60-62页 |
| 5.3 形态学滤波 | 第62-66页 |
| 5.3.1 腐蚀和膨胀 | 第63-65页 |
| 5.3.2 开运算去噪 | 第65-66页 |
| 5.4 颜色空间 | 第66-70页 |
| 5.4.1 颜色空间转化 | 第66-68页 |
| 5.4.2 颜色概率分布 | 第68页 |
| 5.4.3 具体算法实现流程 | 第68-70页 |
| 5.5 均值位移算法 | 第70-73页 |
| 5.5.1 算法实现 | 第71-72页 |
| 5.5.2 算法分析 | 第72-73页 |
| 5.6 连续自适应的均值位移算法(CamShift) | 第73-74页 |
| 5.6.1 算法实现 | 第73-74页 |
| 5.6.2 算法分析 | 第74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 将来的工作规划 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第83页 |