水面移動機器人動態(tài)障礙目標跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、海洋已成為現(xiàn)代國家的安全屏障，圍繞海洋的爭斗從來沒有終止過，世界各國都在努力加大自己在海上的技術(shù)優(yōu)勢。當前在海上作戰(zhàn)過程中，海上觀測平臺的研究早已成為各個大國的關(guān)注重點，各國都不惜動用了大量人力物力來搞相關(guān)方面的研究，其研究成果必將增強海上目標探測識別能力，最終必將使得當代海戰(zhàn)發(fā)生根本變革?？紤]到傳統(tǒng)海上跟蹤方法效率低下、人員傷亡大等因素，世界各國都對無人智能海洋航行器投入了巨大精力。這另一方面也突出了使用圖像處理相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)的海上目標

2、自動跟蹤具有實時性高、隱蔽性好、自動化程度高和代價地等當前跟蹤方法無法比擬優(yōu)勢特點。
　　本文主要討論的圖像處理技術(shù)包括海面圖像顯示處理、海面目標檢測、目標分割、目標跟蹤等，并嘗試了一些新方法。本論文的主要工作包括：
　　(1)介紹一下課題研究相關(guān)背景、意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　(2)研究了相關(guān)的圖像預(yù)處理技術(shù)。根據(jù)海面圖像背景的特點，總結(jié)概括了海面圖像的特征。對相關(guān)數(shù)字圖像預(yù)處理方法進行了研究，并對針對海面圖像特點

3、對圖像做了圖像灰度化、圖像去噪、圖像增強等方面預(yù)處理工作。
　　(3)海面目標檢測和分割研究。圖像檢測和分割質(zhì)量對后續(xù)的目標識別和跟蹤效果有著很大的影響。常用的檢測分割算法主要有邊緣檢測和閾值分割這兩大類，它們各自適用與不同應(yīng)用環(huán)境。由于在自動目標識別和跟蹤領(lǐng)域，對目標檢測和分割算法是不可或缺的一環(huán)，因此目標檢測分割已經(jīng)是當前數(shù)字圖像中的研究熱點之一。本文簡要介紹了幾種常用圖像分割方法原理，并進行了相應(yīng)的實驗和分析。
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