声纳图像去噪与分割技术研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
第1章 绪论 | 第12-29页 |
·引言 | 第12页 |
·论文研究背景和意义 | 第12-14页 |
·新型小波分析研究进展 | 第14-17页 |
·传统小波分析的局限性 | 第14-15页 |
·方向性小波的发展 | 第15-16页 |
·非线性小波的发展 | 第16-17页 |
·小波域的系数建模 | 第17-19页 |
·小波系数的模型分类 | 第17-18页 |
·小波系数的马尔可夫模型 | 第18-19页 |
·偏微分方程理论与图像处理 | 第19-22页 |
·图像处理中的偏微分方程 | 第19-21页 |
·活动轮廓模型与图像分割 | 第21-22页 |
·图论问题 | 第22-25页 |
·图论的发展 | 第22-23页 |
·图的基本概念 | 第23-25页 |
·本文的研究重点 | 第25-27页 |
·本文的内容结构 | 第27-29页 |
第2章 新型小波分析框架下的声纳图像去噪 | 第29-67页 |
·引言 | 第29页 |
·图像的方向性多分辨率分析 | 第29-46页 |
·基于脊波变换的声纳图像去噪 | 第29-33页 |
·基于曲波变换的声纳图像去噪 | 第33-37页 |
·基于轮廓小波变换的声纳图像去噪 | 第37-43页 |
·基于表面波变换的声纳图像去噪 | 第43-46页 |
·图像的非线性多分辨率分析 | 第46-59页 |
·形态小波变换 | 第47-49页 |
·排序统计形态小波变换 | 第49-54页 |
·形态均值小波 | 第54-55页 |
·基于形态小波变换的声纳图像去噪 | 第55-59页 |
·综合实验 | 第59-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第3章 结合HMT 模型和小波分析的声纳图像去噪 | 第67-93页 |
·引言 | 第67页 |
·小波域HMT 模型及去噪算法 | 第67-76页 |
·模型结构及参数化 | 第67-70页 |
·小波域HMT 模型去噪 | 第70-74页 |
·去噪实验 | 第74-76页 |
·轮廓小波域HMT 模型及去噪算法 | 第76-80页 |
·模型结构及参数化 | 第76-78页 |
·轮廓小波域HMT 模型去噪流程 | 第78-79页 |
·去噪实验 | 第79-80页 |
·形态小波域HMT 模型及去噪算法 | 第80-88页 |
·模型结构及参数化 | 第80-82页 |
·形态均值小波域HMT 模型去噪算法 | 第82-83页 |
·算法的简化 | 第83-87页 |
·去噪实验 | 第87-88页 |
·综合实验 | 第88-92页 |
·本章小结 | 第92-93页 |
第4章 基于水平集理论的声纳图像分割 | 第93-115页 |
·引言 | 第93页 |
·从曲线演化到水平集演化 | 第93-97页 |
·曲线的演化 | 第93-95页 |
·水平集演化 | 第95-97页 |
·基于C-V 模型的声纳图像分割 | 第97-102页 |
·PC 模型 | 第97-100页 |
·PS 模型 | 第100-101页 |
·分割实验 | 第101-102页 |
·基于LBF 能量模型的声纳图像分割 | 第102-108页 |
·无重初始化的水平集演化 | 第103-106页 |
·LBF 能量模型 | 第106-107页 |
·分割实验 | 第107-108页 |
·LBF 能量模型改进及应用 | 第108-113页 |
·问题的提出 | 第108-109页 |
·LBF 能量模型改进 | 第109-111页 |
·分割实验 | 第111-113页 |
·本章小结 | 第113-115页 |
第5章 图论在声纳图像分割中的应用 | 第115-134页 |
·引言 | 第115页 |
·图的割与图像的谱 | 第115-117页 |
·基于割准则的声纳图像分割 | 第117-124页 |
·归一化割算法 | 第117-119页 |
·图割快速算法 | 第119-123页 |
·分割实验 | 第123-124页 |
·基于谱聚类的声纳图像分割 | 第124-127页 |
·标准谱聚类 | 第124页 |
·自调整谱聚类 | 第124-126页 |
·分割实验 | 第126-127页 |
·声纳图像无监督分割算法 | 第127-132页 |
·图论聚类算法对比分析 | 第127-129页 |
·基于STSC 的快速无监督分割 | 第129-132页 |
·本章小结 | 第132-134页 |
结论 | 第134-137页 |
参考文献 | 第137-150页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第150-151页 |
致谢 | 第151页 |