| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·概述 | 第11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景和发展现状 | 第12-14页 |
| ·水下目标识别系统的基本原理和难点问题 | 第14-17页 |
| ·水下目标识别系统的基本原理 | 第14-16页 |
| ·水下目标识别系统的难点问题 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究工作及内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于形状特征的水下目标识别技术研究 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·基于图像 NMI特征的水下目标识别 | 第19-23页 |
| ·NMI特征基本概念 | 第19-20页 |
| ·NMI的不变性分析 | 第20-21页 |
| ·NMI特征提取实验 | 第21-23页 |
| ·基于图像不变矩的水下目标识别 | 第23-25页 |
| ·不变矩的基本概念 | 第23-24页 |
| ·不变矩特征提取实验 | 第24-25页 |
| ·基于图像相对矩的水下目标识别 | 第25-27页 |
| ·相对矩的基本概念 | 第25-27页 |
| ·相对矩特征提取实验 | 第27页 |
| ·基于NMI特征、不变矩、相对矩的水下目标识别实验 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于纹理特征的识别技术研究 | 第30-57页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·基于改进直方图的声纳图像识别 | 第30-36页 |
| ·灰度直方图及其相似性度量 | 第31-32页 |
| ·灰度直方图改进算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果和分析 | 第33-36页 |
| ·基于小波变换的声图像识别 | 第36-41页 |
| ·二维离散小波变换 | 第36-38页 |
| ·小波系数矩阵的统计量表示 | 第38页 |
| ·基于小波变换的声图像识别实验 | 第38-41页 |
| ·基于提升小波变换的声图像识别 | 第41-48页 |
| ·提升小波变换的基本原理 | 第41-43页 |
| ·用提升方法构造 Haar小波 | 第43-44页 |
| ·两层提升 Haar小波分解过程 | 第44-45页 |
| ·分类方法 | 第45页 |
| ·基于提升小波变换的声图像识别实验 | 第45-48页 |
| ·基于分形理论的声图像识别 | 第48-51页 |
| ·分形理论基础 | 第48-49页 |
| ·差分盒维数法及特征提取实验 | 第49-51页 |
| ·基于提升小波变换和分形维数的声图像识别 | 第51-55页 |
| ·基于提升小波变换和分形维数的特征提取 | 第51-52页 |
| ·基于提升小波变换和分形维数的声图像识别实验 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于神经网络的声图像识别 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·基于 Levenberg-Marquardt最优化方法的 BP算法 | 第57-61页 |
| ·Levenberg-Marquardt最优化算法 | 第57-58页 |
| ·LMBP神经网络 | 第58-61页 |
| ·其它改进型 BP神经网络简介 | 第61-62页 |
| ·基于神经网络的声图像识别实验 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
