| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 目次 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第6-14页 |
| 1．1 炸弹识别技术 | 第6-10页 |
| 1．2 图像分割方法概述 | 第10-12页 |
| 1．3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 图像值域分割 | 第14-35页 |
| 2．1 阈值分割方法 | 第14-21页 |
| 2．1．1 一种修正的最小类内方差法 | 第16-19页 |
| 2．1．2 一种基于双能量图像特点的分割方法 | 第19-21页 |
| 2．2 利用神经网络进行图像分割 | 第21-35页 |
| 2．2．1 Eckhorn神经网络 | 第21-23页 |
| 2．2．2 脉冲耦合神经网络 | 第23-30页 |
| 2．2．3 一种改进的脉冲耦合神经网络图像分割方法 | 第30-35页 |
| 3 图像空间分割 | 第35-41页 |
| 3．1 形态学平滑 | 第35-36页 |
| 3．2 连通域的判别 | 第36-39页 |
| 3．3 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 4 目标图像识别 | 第41-51页 |
| 4．1 目标判别准则的确定 | 第41-42页 |
| 4．2 目标图像识别的综合方法与总框图 | 第42-43页 |
| 4．3 实验结果与分析 | 第43-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |