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基于脉冲耦合神经网络的声呐图像滤波与分割

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

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