摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 研究现状 | 第10-15页 |
1.1.1 声呐图像滤波发展现状 | 第10-12页 |
1.1.2 声呐图像分割发展现状 | 第12-15页 |
1.2 论文创新点 | 第15页 |
1.3 论文章节安排 | 第15-17页 |
第二章 PCNN | 第17-21页 |
2.1 PCNN神经元模型 | 第17-20页 |
2.2 图像处理中的PCNN | 第20页 |
2.3 本章小结 | 第20-21页 |
第三章 改进的PCNN | 第21-25页 |
3.1 改进的PCNN神经元模型 | 第21-22页 |
3.2 改进依据 | 第22-23页 |
3.3 改进后PCNN参数的设置 | 第23-24页 |
3.4 本章小结 | 第24-25页 |
第四章 实验结果与分析 | 第25-51页 |
4.1 滤波实验结果与分析 | 第25-40页 |
4.1.1 滤波评价指标 | 第25-26页 |
4.1.2 改进后的PCNN滤波算法与对比滤波算法的实验步骤 | 第26-28页 |
4.1.3 滤波实验结果分析 | 第28-40页 |
4.2 分割实验结果与分析 | 第40-50页 |
4.2.1 分割评价指标 | 第40页 |
4.2.2 改进后的PCNN分割算法的实验步骤 | 第40-42页 |
4.2.3 分割实验结果分析 | 第42-50页 |
4.3 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 结论 | 第51-53页 |
5.1 主要结论 | 第51页 |
5.2 研究展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-61页 |
致谢 | 第61页 |