回收UUV过程中基于光视觉的动目标跟踪方法研究

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回收UUV过程中基于光视觉的动目标跟踪方法研究

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回收UUV过程中基于光视觉的动目标跟踪方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-20页
1.1 课题研究的背景及意义	第10-11页
1.2 UUV回收国内外研究现状	第11-14页
1.3 UUV水下光视觉研究现状	第14-15页
1.4 动目标跟踪技术研究现状	第15-17页
1.5 论文主要的研究内容论文及组织结构	第17-20页
第2章 UUV回收过程中的单目视觉系统	第20-32页
2.1 引言	第20页
2.2 光视觉系统的器件构成	第20-22页
2.2.1 水下摄像机	第20-21页
2.2.2 图像采集卡	第21页
2.2.3 水下目标光源阵列	第21-22页
2.3 摄像机成像模型及标定	第22-25页
2.3.1 坐标系	第22-24页
2.3.2 摄像机模型	第24-25页
2.4 基于光视觉的UUV六自由度定位方法	第25-31页
2.5 本章小结	第31-32页
第3章 UUV回收过程中的图像处理及模板匹配算法	第32-49页
3.1 引言	第32页
3.2 图像预处理	第32-34页
3.2.1 中值滤波	第32-33页
3.2.2 双边滤波	第33-34页
3.3 图像边缘检测	第34-37页
3.3.1 Sobel算子	第34-35页
3.3.2 Robert算子	第35-36页
3.3.3 拉普拉斯算子	第36-37页
3.4 图像分割	第37-42页
3.4.1 基于Gabor滤波的图像分割	第37-38页
3.4.2 基于形态学的二值图像分割	第38-39页
3.4.3 基于改进的最大类间方差法的图像分割	第39-42页
3.5 模板匹配	第42-47页
3.5.1 基于灰度值的模板匹配	第42-44页
3.5.2 基于边缘的模板匹配	第44-45页
3.5.3 基于形状的模板匹配	第45-47页
3.6 本章小结	第47-49页
第4章基于时空上下文学习的动态目标跟踪算法	第49-61页
4.1 引言	第49页
4.2 基于时空上下文学习的目标跟踪方法	第49-53页
4.2.1 跟踪方法原理	第49页
4.2.2 基于概率论进行建模	第49-51页
4.2.3 构建置信图	第51-52页
4.2.4 时空上下文模型及更新	第52-53页
4.2.5 目标尺寸的更新	第53页
4.3 改进的时空上下文的目标跟踪方法	第53-60页
4.3.1 判断目标是否被遮挡	第53-54页
4.3.2 时空上下文与Unscented粒子滤波器融合的跟踪算法	第54-58页
4.3.3 目标尺寸的改进	第58-60页
4.4 本章小结	第60-61页
第5章水下回收UUV水池模拟实验	第61-76页
5.1 引言	第61页
5.2 水下回收实验方案	第61-65页
5.3 实验硬件系统	第65-67页
5.3.1 光视觉跟踪系统	第65-66页
5.3.2 光源系统	第66-67页
5.4 算法流程	第67-70页
5.4.1 六自由度定位流程	第67-69页
5.4.2 模拟回收UUV的动态跟踪算法流程	第69-70页
5.5 回收结果	第70-75页
5.6 本章小结	第75-76页
结论	第76-78页
参考文献	第78-84页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第84-86页
致谢	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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