| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文背景 | 第9-10页 |
| ·水声图像分割与模式识别发展概述 | 第10-11页 |
| ·基于分形理论的水声图像分割与识别技术研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 分形及分形维数 | 第14-29页 |
| ·分形的定义及性质 | 第14-15页 |
| ·分形的定义 | 第14-15页 |
| ·分形的自相似性和标度不变性 | 第15页 |
| ·图像中分形维数的估计方法 | 第15-28页 |
| ·差分盒维数法 | 第16-20页 |
| ·基于分数布朗运动模型的分形维数估计方法 | 第20-25页 |
| ·不同分形维数估计方法的性能比较 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于分形理论的声纳图像分割 | 第29-58页 |
| ·基于差分盒维法求取分形维数的水声图像分割方法 | 第29-43页 |
| ·特征的提取 | 第29-35页 |
| ·特征的平滑处理 | 第35-36页 |
| ·水声图像分割方法 | 第36-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-43页 |
| ·基于Peleg的ε-毯子法提取特征的水声图像分割方法 | 第43-50页 |
| ·特征的提取 | 第43-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-50页 |
| ·差分盒维法与毯子法相结合的水声图像分割方法 | 第50-53页 |
| ·特征提取方法 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-53页 |
| ·基于灰值统计法提取特征的水声图像分割方法 | 第53-57页 |
| ·特征提取方法 | 第53-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于分形理论的水声图像识别 | 第58-67页 |
| ·纹理的定义及特征提取方法 | 第58-60页 |
| ·纹理的定义及特征 | 第58-59页 |
| ·纹理特征的提取方法 | 第59-60页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理识别方法介绍 | 第60-64页 |
| ·灰度共生矩阵生成 | 第60-61页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第61-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·基于分形理论的图像识别 | 第64-66页 |
| ·特征提取方法 | 第64-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |