水下目标检测与基于图的跟踪方法

本书系统、全面地介绍了作者团队在水下目标检测与跟踪领域的研究成果，主要内容包括声呐图像分割、目标检测、目标识别、基于最小生成树的目标跟踪算法、基于图的半监督目标跟踪算法、基于l1图半监督学习的目标跟踪算法、基于多视图半监督协同训练的目标跟踪算法。此外，还给出了一些水下目标检测与跟踪应用的案例。
本书可作为高等院校水声工程、无人装备工程、信息工程专业本科生或研究生的教材或参考书，还可供从事系统工程、雷达工程、电子对抗、军事指挥等专业的科研人员和工程技术人员参考。

"李轲，男，1985年生，海军上校，2013年获系统工程专业博士学位。研究方向为目标检测与识别、协同探测与数据融合。主持和参与10余项国家自然科学基金项目、原总装预研项目、军内外重点科研项目，主持湖北省自然科学基金项目2项、""十三五”教育科研课题1项。在国内外期刊和学术会议上发表学术论文16篇，其中第一作者12篇，通讯作者2篇，SCI收录6篇、EI收录4篇，出版专著1部、国防出版译著基金资助译著2部，获得国防发明/实用新型专利授权7项和软件著作权4项。 "

第1章概述1
1.1水下目标检测与跟踪的意义1
1.2目标检测技术的研究现状2
1.3目标跟踪技术的研究现状5
1.4基于图理论的算法6
1.4.1基于图方法的基本概念6
1.4.2图的构造方法7
1.4.3基于图方法在视频跟踪中的应用10
参考文献11
第2章图像预处理14
2.1引言14
2.2滤波算法简述15
2.2.1平滑线性滤波15
2.2.2维纳滤波16
2.2.3低通滤波17
2.2.4中值滤波18
2.2.5基于数学形态学的滤波19
2.2.6基于神经网络的滤波19
2.2.7基于偏微分方程的滤波21
2.2.8基于小波变换的滤波22
2.3声呐图像灰度统计模型特性分析23
2.3.1声呐图像统计特性23
2.3.2统计模型描述24
2.3.3对比分析26
2.4基于偏微分方程的非线性扩散滤波算法28
2.4.1相干斑噪声28
2.4.2非线性扩散滤波模型29
2.4.3算法改进31
2.4.4实验研究34
2.5基于窗口选择的自适应增强算法36
2.5.1窗口选择37
2.5.2自适应窗口增强方法37
2.5.3实验研究38
2.6小结40
参考文献40
第3章声呐图像分割43
3.1引言43
3.2图像分割算法简述43
3.2.1阈值化图像分割43
3.2.2边缘检测图像分割44
3.2.3基于区域的分割45
3.2.4基于形态学分水岭的分割46
3.3基于标记和模糊聚类的分水岭声呐图像分割47
3.3.1分水岭前处理及变换48
3.3.2基于粒子群算法的模糊聚类49
3.3.3实验研究52
3.4基于自适应迭代阈值的声呐图像分割算法54
3.4.1算法描述54
3.4.2实验研究55
3.5基于马尔可夫随机场的声呐图像分割算法55
3.5.1算法描述56
3.5.2实验研究58
3.6基于哈尔小波变换的水下小型沉底人造目标分割算法60
3.6.1算法描述61
3.6.2二值化阈值63
3.6.3干扰抑制65
3.7小结67
参考文献67
第4章目标检测70
4.1引言70
4.2基于灰度统计量的检测算法71
4.2.1算法描述71
4.2.2实验研究73
4.3基于纹理特征的目标检测算法79
4.3.1算法描述79
4.3.2实验研究82
4.4基于几何形状特征的检测算法86
4.4.1算法描述86
4.4.2实验研究88
4.5基于灰度分布概率模型的检测算法90
4.5.1参数特征检测算法90
4.5.2信息熵检测算法92
4.5.3实验研究92
4.6基于残留轮廓信息的水下沉船目标检测算法95
4.6.1目标和图像特性分析95
4.6.2算法描述与实验研究96
4.7基于合成孔径声呐图像的水下条状人造目标检测算法102
4.7.1目标和图像特性分析102
4.7.2算法描述与实验研究103
4.8小结105
参考文献105
第5章目标识别108
5.1引言108
5.2基于特征提取的声呐图像目标识别算法109
5.2.1图像规格化110
5.2.2特征选择与提取111
5.2.3实验研究112
5.2.4基于主成分分析的特征优化114
5.3基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法116
5.3.1算法描述116


5.3.2实验研究119

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