水下声呐图像目标分割方法的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·论文的来源及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| ·图像分割的发展现状 | 第12-13页 |
| ·声呐图像分割的发展现状 | 第13-14页 |
| ·水下目标识别系统的整体结构 | 第14页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 声呐图像分割算法的分类及分析 | 第16-22页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·声呐图像的特点 | 第16-17页 |
| ·声呐图像分割算法分类 | 第17-20页 |
| ·灰度阈值化的方法 | 第17-18页 |
| ·空间区域信息的分割方法 | 第18-19页 |
| ·边缘检测算法 | 第19-20页 |
| ·基于特定理论的分割算法 | 第20页 |
| ·分割效果评估的基本要求 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 声呐图像的预处理 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·常用的去噪方法介绍 | 第22-26页 |
| ·邻域平均去噪法 | 第23页 |
| ·时域与频域低通滤波去噪法 | 第23-24页 |
| ·中值滤波去噪法 | 第24-25页 |
| ·自适应平滑滤波去噪法 | 第25-26页 |
| ·小波变换去噪法 | 第26页 |
| ·基于sym4小波变换的声呐图像去噪方法 | 第26-29页 |
| ·基于sym4小波去噪的基本原理和方法 | 第26-28页 |
| ·基于sym4小波变换的声呐图像去噪的阈值设定 | 第28-29页 |
| ·声呐图像去噪的实验与分析 | 第29-31页 |
| ·声呐图像的灰度规格化处理 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 几种水下声呐图像目标分割算法的实验分析 | 第34-68页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于自动阈值的分割算法 | 第34-40页 |
| ·最佳阈值的选取原则 | 第34-36页 |
| ·最大方差比的自动阈值算法 | 第36-37页 |
| ·基于最大方差比的自动阈值水下目标分割 | 第37-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-40页 |
| ·基于分形理论的分割算法 | 第40-48页 |
| ·分形概述 | 第40-41页 |
| ·分形维 | 第41-43页 |
| ·频率分形维数和分形布朗运动模型的分形维数估计 | 第43-45页 |
| ·基于分形维的水下目标分割 | 第45-47页 |
| ·实验与分析 | 第47-48页 |
| ·基于模糊集理论的分割算法 | 第48-57页 |
| ·模糊理论基础 | 第49-51页 |
| ·基于模糊C均值聚类的水下目标分割 | 第51-55页 |
| ·实验与分析 | 第55-57页 |
| ·基于马尔可夫随机场的分割算法 | 第57-67页 |
| ·马尔可夫随机场的定义 | 第57-59页 |
| ·马尔可夫随机场与吉布斯随机场的等效 | 第59-60页 |
| ·马尔可夫随机场的采样方法 | 第60-62页 |
| ·马尔可夫随机场的优化算法 | 第62-64页 |
| ·基于马尔可夫随机场的水下目标分割 | 第64-65页 |
| ·实验与分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 自动水下目标分割算法的研究 | 第68-80页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·声呐图像的马尔可夫模型 | 第68-70页 |
| ·基于马尔可夫模型的自动分割算法描述 | 第70-74页 |
| ·实验与分析 | 第74-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
