| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题背景和研究意义 | 第12-15页 |
| 1.3 研究现状 | 第15-27页 |
| 1.3.1 图像融合技术 | 第16-22页 |
| 1.3.2 水下管道检测与跟踪技术 | 第22-27页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第27-30页 |
| 第2章 水下图像采集与处理算法研究 | 第30-69页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 水下图像采集 | 第30-37页 |
| 2.2.1 水下光学成像特性 | 第30-32页 |
| 2.2.2 水下声成像特性 | 第32-33页 |
| 2.2.3 传感器介绍 | 第33-34页 |
| 2.2.4 图像获取 | 第34-37页 |
| 2.3 图像去噪 | 第37-39页 |
| 2.4 图像增强 | 第39-53页 |
| 2.4.1 传统的增强算法 | 第39-43页 |
| 2.4.2 传统单层次模糊增强 | 第43-44页 |
| 2.4.3 改进的单层次模糊增强 | 第44-48页 |
| 2.4.4 图像增强结果及分析 | 第48-53页 |
| 2.5 基于梯度信息的二维Abutaleb熵分割 | 第53-61页 |
| 2.5.1 二维Abutaleb最大熵阈值法 | 第53-55页 |
| 2.5.2 基于梯度信息的Abutaleb熵阈值法 | 第55-57页 |
| 2.5.3 基于改进粒子群算法的阈值选择 | 第57-60页 |
| 2.5.4 实验结果及分析 | 第60-61页 |
| 2.6 自适应区域生长法 | 第61-64页 |
| 2.7 图像形态学处理 | 第64-67页 |
| 2.7.1 图像腐蚀膨胀运算 | 第64-66页 |
| 2.7.2 区域连通识别[95] | 第66-67页 |
| 2.8 本章小结 | 第67-69页 |
| 第3章 基于特征级融合的水下目标检测 | 第69-92页 |
| 3.1 引言 | 第69页 |
| 3.2 目标特征提取 | 第69-75页 |
| 3.2.1 声纳图像矩提取 | 第70-73页 |
| 3.2.2 微光图像小波矩提取 | 第73-75页 |
| 3.3 基于主分量分析的小波矩特征降维 | 第75-82页 |
| 3.4.1 维数灾难 | 第75-76页 |
| 3.4.2 主分量分析的基本理论 | 第76-77页 |
| 3.4.3 基于主分量分析的特征降维实现 | 第77-82页 |
| 3.4 加权组合串行特征融合方法 | 第82-83页 |
| 3.5 基于特征融合的水下目标检测 | 第83-91页 |
| 3.5.1 BP神经网络模型 | 第84-86页 |
| 3.5.2 改进的粒子群优化神经网络算法 | 第86-88页 |
| 3.5.3 试验结果与分析 | 第88-91页 |
| 3.6 本章小结 | 第91-92页 |
| 第4章 水下管道检测 | 第92-110页 |
| 4.1 引言 | 第92页 |
| 4.2 管道边缘检测 | 第92-97页 |
| 4.2.1 传统的边缘检测算子 | 第92-94页 |
| 4.2.2 改进的Yasuda局部边缘提取方法 | 第94-97页 |
| 4.3 管道边缘直线拟合 | 第97-100页 |
| 4.3.1 改进的Hough变换 | 第97-99页 |
| 4.3.2 快速Hough变换 | 第99页 |
| 4.3.3 管道边缘直线约束 | 第99-100页 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波的管道区域预测 | 第100-103页 |
| 4.4.1 离散卡尔曼滤波基本模型 | 第101-102页 |
| 4.4.2 基于卡尔曼滤波的管道动态关联波门 | 第102-103页 |
| 4.5 管道信息匹配 | 第103-107页 |
| 4.5.1 关联处理 | 第103-104页 |
| 4.5.2 相似性测度——直方图匹配 | 第104-107页 |
| 4.6 检测结果与分析 | 第107-109页 |
| 4.7 本章小结 | 第109-110页 |
| 第5章 基于管道信息的视觉导航 | 第110-126页 |
| 5.1 引言 | 第110页 |
| 5.2 基于2D平面靶标的摄像机标定 | 第110-121页 |
| 5.2.1 摄像机模型 | 第110-113页 |
| 5.2.2 摄像机的标定原理 | 第113-115页 |
| 5.2.3 摄像机标定方法 | 第115-119页 |
| 5.2.4 摄像机标定结果 | 第119-121页 |
| 5.3 基于视觉的水下管道估计 | 第121-122页 |
| 5.4 水下管道跟踪 | 第122-125页 |
| 5.5 本章小结 | 第125-126页 |
| 第6章 AUV管道检测与跟踪系统试验研究 | 第126-146页 |
| 6.1 引言 | 第126页 |
| 6.2 AUV管道检测与跟踪系统试验平台 | 第126-130页 |
| 6.2.1 AUV平台简介 | 第126页 |
| 6.2.2 AUV体系结构 | 第126-127页 |
| 6.2.3 AUV管道检测与跟踪系统结构 | 第127-130页 |
| 6.3 AUV管道检测与跟踪的半实物仿真 | 第130-136页 |
| 6.3.1 场景构建 | 第131-132页 |
| 6.3.2 仿真试验结果 | 第132-136页 |
| 6.4 AUV管道检测与跟踪水池试验 | 第136-145页 |
| 6.4.1 管道检测识别验证 | 第136-139页 |
| 6.4.2 管道跟踪试验 | 第139-145页 |
| 6.5 本章小结 | 第145-146页 |
| 结论 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-160页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的研究成果 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162页 |