| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 本文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 维纳滤波 | 第14-18页 |
| 2.1 图像滤波方法概述 | 第14-15页 |
| 2.2 维纳滤波基本原理 | 第15-16页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第16-18页 |
| 第三章 基于直方图的THC熵声呐图像分割 | 第18-25页 |
| 3.1 THC熵基本原理 | 第18页 |
| 3.2 直方图THC熵声呐图像分割基本原理 | 第18-25页 |
| 3.2.1 一维直方图THC熵声呐图像分割基本原理 | 第18-20页 |
| 3.2.2 二维直方图THC熵声呐图像分割基本原理 | 第20-22页 |
| 3.2.3 三维直方图THC熵声呐图像分割基本原理 | 第22-25页 |
| 第四章 遗传算法优化的THC熵声呐图像分割实现 | 第25-50页 |
| 4.1 遗传算法 | 第25-28页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本概念与原理 | 第25-26页 |
| 4.1.2 遗传算法基本操作 | 第26-27页 |
| 4.1.3 遗传算法的特点 | 第27-28页 |
| 4.2 整体算法实现流程 | 第28-29页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第29-50页 |
| 4.3.1 实验一 | 第30-35页 |
| 4.3.2 实验二 | 第35-39页 |
| 4.3.3 实验三 | 第39-44页 |
| 4.3.4 实验四 | 第44-50页 |
| 第五章 总结和展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
