炮弹装药疵病自动识别技术
| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| ·课题的提出 | 第10-12页 |
| ·炮弹装药自动识别技术概述 | 第12-18页 |
| ·图像边缘检测技术 | 第12-15页 |
| ·目标的特征提取技术 | 第15-16页 |
| ·目标的模式识别技术 | 第16-18页 |
| ·系统方案 | 第18-21页 |
| ·系统组成 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 基于小波理论的边缘检测技术 | 第21-46页 |
| ·连续小波变换 | 第21-23页 |
| ·离散小波变换 | 第23-24页 |
| ·二维离散正交小波变换及MALLAT算法 | 第24-33页 |
| ·L~2(R)的多分辨率分析 | 第25-27页 |
| ·二维信号分解与重构的Mallat算法 | 第27-30页 |
| ·图像的小波正交分解与重构实现中注意的问题 | 第30-33页 |
| ·信号多尺度边缘检测 | 第33-39页 |
| ·基本理论 | 第33-38页 |
| ·三次样条二进小波检测算法 | 第38-39页 |
| ·试验结果和分析 | 第39-46页 |
| ·试验结果 | 第39-45页 |
| ·试验结果分析 | 第45-46页 |
| 第三章 不变性特征提取方法的研究及应用 | 第46-59页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·图像特征描述 | 第46-52页 |
| ·傅立叶变换 | 第47-48页 |
| ·梅林变换 | 第48-49页 |
| ·小波变换 | 第49页 |
| ·多谱分析与高阶矩 | 第49-52页 |
| ·不变矩概述 | 第52-57页 |
| ·几何矩 | 第53-54页 |
| ·Hu不变矩 | 第54-57页 |
| ·计算机仿真分析 | 第57-59页 |
| 第四章 神经网络 | 第59-78页 |
| ·神经网络概述 | 第59-61页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第61-68页 |
| ·神经网络的结构 | 第61-62页 |
| ·神经网络的学习和训练 | 第62-63页 |
| ·基本学习规则 | 第63-68页 |
| ·BP网络 | 第68-78页 |
| ·BP算法推导 | 第70-76页 |
| ·BP学习算法 | 第76-78页 |
| 结束语 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 附录 | 第82-85页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第85页 |
