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面向回收过程的UUV动目标跟踪方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题研究的背景及意义第11页
    1.2 UUV及其回收技术的发展概况第11-15页
    1.3 水下视觉回收UUV技术的研究现状第15-16页
    1.4 基于视觉的运动目标跟踪技术研究现状第16-19页
    1.5 论文主要研究内容和结构安排第19-21页
第2章 UUV驮载式回收过程中的单目视觉跟踪系统第21-33页
    2.1 引言第21页
    2.2 UUV的驮载回收方式第21-22页
    2.3 单目视觉跟踪系统的硬件组成第22-25页
        2.3.1 水下摄像头第22-23页
        2.3.2 图像采集卡第23-24页
        2.3.3 线形目标光源阵列第24-25页
    2.4 单目视觉跟踪系统的定位方法研究第25-32页
        2.4.1 坐标系及摄像机模型第25-27页
        2.4.2 基于单目视觉的UUV四自由度定位方法第27-29页
        2.4.3 基于单目摄像机视角的目标光源定位第29-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 水下图像预处理及目标光源提取第33-49页
    3.1 引言第33页
    3.2 图像周期噪声的频域滤波第33-35页
        3.2.1 水下图像的周期噪声第33页
        3.2.2 高斯带阻滤波器第33-35页
    3.3 空间域图像增强第35-39页
        3.3.1 分段线性变换第35页
        3.3.2 水下图像平滑预处理第35-37页
        3.3.3 水下图像的锐化处理第37-39页
    3.4 运动模糊的水下图像复原第39-41页
        3.4.1 匀速直线运动的模糊图像退化模型第39-40页
        3.4.2 维纳滤波复原模糊图像的原理第40页
        3.4.3 运动模糊水下图像的复原实验第40-41页
    3.5 水下图像目标光源的提取与伪光源的去除第41-47页
        3.5.1 目标光源的图像分割第42-43页
        3.5.2 基于形态学的光源区域处理第43-45页
        3.5.3 基于贝叶斯决策的伪光源去除第45-47页
    3.6 本章小结第47-49页
第4章 基于视觉的UUV动目标跟踪方法第49-67页
    4.1 引言第49页
    4.2 Mean Shift算法的原理第49-52页
        4.2.1 无参数密度估计第49-50页
        4.2.2 Mean Shift过程原理第50-52页
    4.3 基于Mean Shift的动目标跟踪算法第52-55页
        4.3.1 初始帧的目标模型第52-53页
        4.3.2 候选目标的模型第53页
        4.3.3 基于Bhattacharyya系数的相似性度量第53页
        4.3.4 候选目标定位第53-55页
    4.4 基于加权的Mean Shift跟踪方法第55-61页
        4.4.1 建立目标加权的模板第55-56页
        4.4.2 建立背景加权的模板第56-57页
        4.4.3 基于目标和背景加权的Mean Shift算法第57-58页
        4.4.4 实验结果及分析第58-61页
    4.5 基于尺度自适应的Mean Shift跟踪方法第61-65页
        4.5.1 心形目标光源的中心定位第61-62页
        4.5.2 目标尺度的自适应更新第62-65页
    4.6 本章小结第65-67页
第5章 UUV水下回收视觉目标跟踪模拟实验第67-79页
    5.1 引言第67页
    5.2 模拟实验系统第67-70页
        5.2.1 视觉跟踪控制系统第67-68页
        5.2.2 单目视觉导引系统第68-69页
        5.2.3 数据通信第69-70页
    5.3 单目视觉目标跟踪算法流程第70-73页
        5.3.1 单目视觉四自由度定位模块的算法流程第70-72页
        5.3.2 UUV视觉跟踪模拟回收的算法流程第72-73页
    5.4 实验案例设计与结果第73-77页
        5.4.1 线形光源阵列做平面直线运动第74-75页
        5.4.2 线形光源阵列做平面余弦运动第75-77页
    5.5 本章小结第77-79页
结论第79-81页
参考文献第81-87页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第87-89页
致谢第89页

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