水下图像中人造目标检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国内的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外的研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 图像边缘检测算法 | 第13页 |
| 1.3.2 基于线特征的水下人造目标快速检测算法 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 图像预处理算法 | 第15-37页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 图像预处理 | 第15-25页 |
| 2.2.1 图像的平滑滤波方法 | 第15-21页 |
| 2.2.1.1 频域上的平滑滤波处理及分析 | 第16-17页 |
| 2.2.1.2 实域上的平滑滤波处理及分析 | 第17-18页 |
| 2.2.1.3 实验结果及分析 | 第18-21页 |
| 2.2.2 图像的增强方法 | 第21-25页 |
| 2.2.2.1 灰度变换方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2.2 直方图处理方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2.3 实验结果及分析 | 第23-25页 |
| 2.3 图像边缘检测 | 第25-35页 |
| 2.3.1 图像边缘检测的数学基础 | 第25-26页 |
| 2.3.2 图像处理中的边缘检测算子 | 第26-28页 |
| 2.3.3 Canny 算子的边缘检测算法 | 第28-33页 |
| 2.3.3.1 Canny 算子的基本原理及分析 | 第28-31页 |
| 2.3.3.2 Canny 算子优化算法 | 第31页 |
| 2.3.3.3 本文提出的边缘检测算法 | 第31-33页 |
| 2.3.4 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 水下图像中人造目标的检测算法 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 小波变换提升算法的基本理论及实现 | 第37-40页 |
| 3.3 基于线特征的水下人造目标快速检测算法 | 第40-52页 |
| 3.3.1 颜色空间转换 | 第40-42页 |
| 3.3.2 基于小波变换的显著线特征检测尺度确定 | 第42页 |
| 3.3.3 小波低频子带图像上的边缘检测 | 第42-45页 |
| 3.3.4 利用 Hough 变换检测直线 | 第45-47页 |
| 3.3.4.1 Hough 变换的基本原理 | 第45-46页 |
| 3.3.4.2 传统 Hough 变换存在的问题 | 第46页 |
| 3.3.4.3 改进的 Hough 变换 | 第46-47页 |
| 3.3.5 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 全文总结及进一步工作 | 第53-55页 |
| 4.1 全文总结 | 第53-54页 |
| 4.2 下一步工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第60-61页 |
