水下目标的探测与跟踪
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·探测技术在水下机器人上的应用 | 第9-11页 |
| ·水下探测的主要手段 | 第11-14页 |
| ·水下目标跟踪技术的发展现状 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 前视声纳图像特性分析 | 第17-30页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·本论文所使用设备及实验环境 | 第17-23页 |
| ·前视声纳 | 第17-20页 |
| ·水下探测的目标 | 第20-21页 |
| ·实验环境 | 第21-23页 |
| ·前视声纳图像特性分析 | 第23-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 前视声纳图像的阈值分割 | 第30-56页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·阈值分割常用方法概述 | 第30-33页 |
| ·基于区域的全局阈值方法 | 第31-32页 |
| ·局部阈值方法 | 第32页 |
| ·基于像素点的全局阈值选取方法 | 第32-33页 |
| ·最大类间方差(OTSU)算法 | 第33-35页 |
| ·贝叶斯最小误差分类法 | 第35-47页 |
| ·基于高斯分布的GW算法 | 第36-39页 |
| ·基于高斯分布的KI-J算法 | 第39-42页 |
| ·基于泊松分布的PB-J算法 | 第42-45页 |
| ·基于瑞利分布的瑞利分割算法 | 第45-47页 |
| ·阈值分割算法的实验结果 | 第47-52页 |
| ·分割算法的评价 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于粒子滤波算法的目标跟踪 | 第56-85页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·基本的粒子滤波算法 | 第56-62页 |
| ·最优贝叶斯估计 | 第57页 |
| ·基本的粒子滤波原理 | 第57-59页 |
| ·基本的粒子滤波SIS算法步骤 | 第59-60页 |
| ·基本粒子滤波算法存在的问题 | 第60-62页 |
| ·声图像粒子滤波算法的实现 | 第62-70页 |
| ·提取初始帧目标的不变矩特征 | 第62-68页 |
| ·目标各项参数的初始化 | 第68-69页 |
| ·系统观测 | 第69-70页 |
| ·粒子的重采样和后验概率 | 第70页 |
| ·粒子滤波跟踪算法的实验结果及分析 | 第70-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 结论 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
