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太赫兹图像识别与处理技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 太赫兹波简介第11页
        1.1.2 太赫兹波的特性第11-12页
        1.1.3 太赫兹波的应用第12页
        1.1.4 数字图像处理技术第12-13页
    1.2 研究历史与现状第13-15页
        1.2.1 国外发展及现状第13-14页
        1.2.2 国内发展及现状第14-15页
    1.3 论文研究内容第15-16页
    1.4 论文研究意义第16页
    1.5 论文的结构安排第16-18页
第二章 图像处理与识别技术理论第18-32页
    2.1 概述第18页
    2.2 灰度变换第18-19页
    2.3 图像平滑第19-22页
        2.3.1 均值滤波第20页
        2.3.2 中值滤波第20-22页
    2.4 阈值分割第22-23页
    2.5 边缘检测第23-29页
        2.5.1 几种经典的边缘检测算子第25-27页
        2.5.2 边缘检侧算子的仿真结果第27-29页
    2.6 图像识别第29-30页
        2.6.1 特征提取第29页
        2.6.2 图形识别第29-30页
    2.7 本章小结第30-32页
第三章 高分辨率太赫兹图像重构第32-55页
    3.1 高分辨图像复原理论与模型第32-36页
        3.1.1 高分辨复原算法的理论解释第32-33页
        3.1.2 多幅图像的高分辨复原的观测模型第33-36页
    3.2 高分辨重构算法的思想和处理效果第36-38页
        3.2.1 Bayes分析法第36-37页
        3.2.2 凸集投影算法(POCS)第37页
        3.2.3 迭代反投影算法(IBP)第37-38页
    3.3 图像的高分辨重构第38-46页
        3.3.1 Lucy-Richardson迭代法第38-42页
        3.3.2 凸集投影算法(POCS)第42-46页
    3.4 高分辨率重构算法改进第46-53页
        3.4.1 SRCNN模型简介第46-47页
        3.4.2 SRCNN模型改进第47-48页
        3.4.3 SRCNN改进模型实现第48-53页
    3.5 本章小结第53-55页
第四章 太赫兹图像分割算法研究第55-69页
    4.1 区域生长算法的图像分割原理第55-58页
        4.1.1 区域生长基本思想第55-56页
        4.1.2 区域生长算法步骤第56-58页
        4.1.3 区域生长算法设计第58页
    4.2 观察法获取生长阈值第58-59页
    4.3 曲线拟合获取区域生长阈值第59-63页
        4.3.1 种子点的自动选取第60页
        4.3.2 生长判决条件及生长过程第60-61页
        4.3.3 确定区域生长阈值第61-63页
    4.4 分割图像的边缘检测第63-68页
        4.4.1 高斯平滑第63-65页
        4.4.2 计算梯度幅与方向第65-66页
        4.4.3 非最大值抑制第66-67页
        4.4.4 双阀值分割第67-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 太赫兹图像处理及识别第69-81页
    5.1 人体藏匿刀具太赫兹图像识别第69-74页
        5.1.1 人体藏匿刀具太赫兹图像的预处理第69-73页
        5.1.2 人体藏匿刀具太赫兹图像的特征提取第73页
        5.1.3 人体藏匿刀具太赫兹图像的识别实验第73-74页
    5.2 断裂导线太赫兹图像的识别第74-76页
        5.2.1 断裂导线太赫兹图像的预处理第74-75页
        5.2.2 断裂导线太赫兹图像的特征提取第75页
        5.2.3 断裂导线太赫兹图像的识别实验第75-76页
    5.3 人体藏匿枪支太赫兹图像的识别第76-80页
        5.3.1 人体隐蔽枪支太赫兹图像的预处理第77-79页
        5.3.2 人体隐蔽枪支太赫兹图像的特征提取第79页
        5.3.3 人体隐蔽枪支太赫兹图像的识别实验第79-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第六章 总结与展望第81-83页
    6.1 本文工作总结第81-82页
    6.2 后续工作展望第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-87页

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