布里渊散射水下探测目标的自动识别

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章 绪论	第9-13页
·课题研究背景	第9-10页
·水下探测目标的自动识别技术的研究现状	第10-11页
·本文开展的主要工作和内容安排	第11-13页
第二章 图像处理的基本原理	第13-29页
·数字图像的基本概念	第13-14页
·图像增强	第14-18页
·空间域图像增强	第14-16页
·频率域图像增强	第16-18页
·图像分割	第18-21页
·图像分割的定义	第18页
·阈值分割的原理	第18-19页
·阈值分割的常用方法	第19-21页
·细化算法	第21-23页
·改进的OPTA 细化算法	第21-23页
·Pavlidis 细化算法	第23页
·小波变换的基本理论	第23-27页
·本章小结	第27-29页
第三章 布里渊散射的基本理论	第29-38页
·光的散射现象概述	第29-31页
·光散射的产生机理	第29-30页
·光的散射的分类及其特点	第30-31页
·布里渊散射的基础理论	第31-35页
·自发布里渊散射的概述	第32-33页
·受激布里渊散射（SBS）的概述	第33-35页
·自发布里渊散射与受激布里渊散射的主要区别	第35页
·受激布里渊散射技术的应用	第35-37页
·布里渊散射在水下目标探测方面的应用	第36-37页
·本章小结	第37-38页
第四章 水下探测目标的自动识别	第38-58页
·基于干涉图像相邻圆环间隔大小的自动识别	第40-47页
·识别原理	第40-41页
·识别算法	第41-46页
·干涉图像识别软件	第46页
·结论	第46-47页
·基于人工神经网络的水下探测目标的自动识别	第47-56页
·水下目标识别系统的整体框架图	第47-48页
·特征的提取与选择	第48-50页
·水下探测目标识别的BP 网络模型的设计与实现	第50页
·BP 网络的学习	第50-53页
·对BP神经网络训练的结果进行分析	第53-55页
·对干涉图像进行识别和分类	第55-56页
·两种识别方法的比较	第56-57页
·本章小结	第57-58页
第五章 总结与展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-65页
附录	第65-70页