基于水声图像水下目标识别的技术研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章 绪论	第10-19页
·引言	第10页
·课题目的及其意义	第10-11页
·课题背景及其发展现状	第11-12页
·目标图像自动识别的系统原理概述	第12-17页
·预处理模块简介	第13页
·特征提取简介	第13-15页
·水下目标识别简介	第15-17页
·水下环境进行目标识别的难点问题	第17-18页
·本文的主要内容以及内容安排	第18-19页
第2章 水声图像的预处理	第19-31页
·预处理在水声图像中的分析	第19页
·几种常见的图像处理中去噪方法	第19-23页
·中值滤波法	第19-20页
·频域滤波	第20页
·自适应平滑滤波法	第20页
·邻域平均法	第20-21页
·水声图像常见去噪方法的仿真	第21-23页
·基于小波变换的水声图像预处理	第23-30页
·小波理论概述	第23-24页
·小波去噪流程	第24-25页
·小波阈值去噪	第25-30页
·本章小结	第30-31页
第3章 水声图像的图像分割和特征提取	第31-43页
·图像分割简介	第31页
·图像分割的定义和算法分类	第31-32页
·水声图像阈值分割的几种方法	第32-34页
·双峰阈值法	第32页
·迭代阈值法	第32-33页
·大津法	第33-34页
·水声图像图像分割的仿真	第34-36页
·形状特征的基本原理	第36-38页
·形状特征的表示方法	第36-37页
·形状分析的基本方法	第37-38页
·基于经典形状特征的特征提取基本原理	第38-41页
·水声图像特征提取的仿真实验	第41-42页
·归一化特征量	第42页
·本章小结	第42-43页
第4章 水声图像的目标识别	第43-50页
·神经网络概述和分类	第43页
·BP 神经网络的原理	第43-48页
·BP 神经网络的网络结构	第43-44页
·BP 神经网络的算法	第44-48页
·仿真实验结果	第48-49页
·本章小结	第49-50页
结论	第50-51页
参考文献	第51-54页
致谢	第54页