已閱讀1頁，還剩78頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是計算機視覺的一個熱點問題，而水下目標(biāo)的檢測與跟蹤是水下機器人的重要研究內(nèi)容，其不僅廣泛地應(yīng)用在水下機器人導(dǎo)航、水下視頻監(jiān)控等許多方面，而且對核電站中反應(yīng)堆堆芯和水池的異物檢查、打撈有著重要作用。本文在國家863項目“核電站多功能水下爬行機器人”的支持下，對水下目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)進(jìn)行了研究。
本文的主要工作和創(chuàng)新性成果如下：
?。?）根據(jù)水下光學(xué)成像原理以及其它各種影響因素，分析了水下成像的特點，進(jìn)
2、而研究了基于水下成像模型的圖像清晰化算法。該算法采用小波變換估計并去除了散射光和光源強度變化對水下成像的影響。
（2）針對復(fù)雜的水下核輻射環(huán)境，研究了基于顏色的自適應(yīng)窗水下目標(biāo)跟蹤算法。該算法在傳統(tǒng)顏色匹配跟蹤算法的基礎(chǔ)上，先通過顏色定位算法和跟蹤準(zhǔn)確算法找到最佳目標(biāo)位置，提高了跟蹤的精度，再根據(jù)跟蹤窗尺寸變化算法計算窗寬，基本實現(xiàn)了跟蹤窗尺寸隨著目標(biāo)物在圖像中的大小而變化。
?。?）針對水下成像模糊和不穩(wěn)定的特性，研
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于視覺監(jiān)控的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于機器視覺的目標(biāo)實時跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于視覺的運動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于機器視覺的運動目標(biāo)軌跡跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于視覺感知的魚群目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于機器人視覺的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于機器視覺的行人檢測和跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 全景視覺動態(tài)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 雙目視覺水下目標(biāo)物定位與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于MATLAB的動態(tài)目標(biāo)視覺的檢測與跟蹤技術(shù)研究.docx
- 智能水下機器人水下管道檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于機器視覺的跟蹤測量技術(shù)研究.pdf
- 基于NAO機器人的視覺目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf
- 水下動目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于ARM的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于雙目視覺的機器人目標(biāo)檢測與跟蹤研究
- 水下光視覺目標(biāo)檢測與定位系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于機器視覺的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf
- 基于機器視覺的跟蹤目標(biāo)距離研究.pdf
- 基于視覺的車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論