基于图像内容的水下目标识别技术研究
| 第1章 绪论 | 第1-28页 |
| ·课题背景 | 第12页 |
| ·研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外水下目标识别技术的发展现状 | 第13-16页 |
| ·利用声回波信号进行目标识别的发展现状 | 第13-14页 |
| ·利用声图像进行目标识别的发展现状 | 第14-16页 |
| ·CBIR技术的研究情况 | 第16-19页 |
| ·CBIR简介 | 第16-17页 |
| ·主要的CBIR系统介绍 | 第17-19页 |
| ·CBIR的主要识别方法 | 第19-26页 |
| ·基于颜色的识别 | 第19-20页 |
| ·基于纹理的识别 | 第20-21页 |
| ·基于形状的识别 | 第21-24页 |
| ·基于语义的识别 | 第24-26页 |
| ·论文的内容与结构 | 第26-28页 |
| 第2章 图像预处理 | 第28-57页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·声图像尺度规范化 | 第28-31页 |
| ·图像滤波 | 第31-56页 |
| ·常用滤波器介绍 | 第32-35页 |
| ·数学形态学的基本概念 | 第35-38页 |
| ·两种改进的形态滤波器 | 第38-41页 |
| ·广义多结构元受控形态滤波器 | 第41-51页 |
| ·实验与结果分析 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 基于纹理的声图像识别 | 第57-91页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·纹理及其识别方法简介 | 第57-59页 |
| ·纹理概述 | 第57-58页 |
| ·基于纹理的识别方法 | 第58-59页 |
| ·基于灰度-空间直方图的图像识别 | 第59-66页 |
| ·灰度直方图及其相似性度量 | 第59-62页 |
| ·灰度-空间直方图 | 第62-64页 |
| ·灰度-空间直方图的度量准则 | 第64页 |
| ·实验和结果分析 | 第64-66页 |
| ·基于小波变换的图像识别 | 第66-78页 |
| ·小波变换及小波域图像分解 | 第66-68页 |
| ·小波系数矩阵的统计量表示 | 第68-73页 |
| ·小波基的选择和分解级数的确定 | 第73-78页 |
| ·基于分形理论的图像识别 | 第78-86页 |
| ·分形理论简介 | 第78-80页 |
| ·分形维数 | 第80-85页 |
| ·图像识别实验 | 第85-86页 |
| ·基于小波域分形法的识别 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第4章 基于形状的识别方法研究 | 第91-119页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·形状及其识别方法 | 第91-95页 |
| ·形状概述 | 第91-93页 |
| ·传统的形状识别方法 | 第93-95页 |
| ·边缘检测 | 第95-102页 |
| ·图像的边缘和相关的定义 | 第95-97页 |
| ·传统的边缘检测算法 | 第97-100页 |
| ·填充算法和Canny算子 | 第100-102页 |
| ·基于标记图的识别 | 第102-105页 |
| ·标记图 | 第102-103页 |
| ·实验分析 | 第103-105页 |
| ·变形模板识别 | 第105-117页 |
| ·变形模板 | 第106-107页 |
| ·变形模板的参数表示 | 第107-108页 |
| ·能量函数 | 第108-110页 |
| ·优化算法 | 第110-115页 |
| ·实验结果分析 | 第115-117页 |
| ·本章小结 | 第117-119页 |
| 第5章 基于图像内容的目标识别系统构成 | 第119-132页 |
| ·引言 | 第119页 |
| ·目标识别系统的构成 | 第119-124页 |
| ·纹理识别系统的构成 | 第119-121页 |
| ·形状识别系统的构成 | 第121-123页 |
| ·基于图像内容的目标识别系统 | 第123-124页 |
| ·分类器的选择与比较 | 第124-131页 |
| ·模糊分类器 | 第124-126页 |
| ·神经网络分类器 | 第126-129页 |
| ·对比实验 | 第129-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 结论 | 第132-135页 |
| 参考文献 | 第135-151页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153页 |
