| 1前言 | 第1-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·海底影像资料处理技术发展现状 | 第10-12页 |
| ·水下成像技术 | 第10-11页 |
| ·计算机图像处理技术在海底影像的应用 | 第11-12页 |
| ·海底拖网影像分析研究现状 | 第12页 |
| ·本论文的工作及结构 | 第12-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文安排 | 第14-15页 |
| 2 海底图像采集实验平台构建与图像预处理 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像采集系统简介 | 第15-21页 |
| ·图像采集系统硬件构成 | 第15-16页 |
| ·图像采集软件开发 | 第16-21页 |
| ·海底图像采集实验装置 | 第21页 |
| ·图像预处理 | 第21-26页 |
| ·拖网痕迹物理特性分析 | 第21-23页 |
| ·影响水下图像质量因素分析 | 第23-24页 |
| ·水下图像预处理方法 | 第24-25页 |
| ·基于小波变换和背景减法的图像处理方法 | 第25-26页 |
| ·图像预处理实验结果 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于 Hough 变换的拖网痕迹线段检测方法 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·边缘检测 | 第28-30页 |
| ·边缘检测技术简介 | 第28-29页 |
| ·Canny 算子边缘提取 | 第29-30页 |
| ·直线检测方法简介 | 第30-33页 |
| ·常用直线检测方法 | 第30-31页 |
| ·Hough 变换原理 | 第31-33页 |
| ·基于扩展分步概率Hough 变换（ EPPHT）的检测方法 | 第33-37页 |
| ·扩展分步概率 Hough 变换 EPPHT 算法设计思想 | 第33-35页 |
| ·线段搜索跟踪 | 第35页 |
| ·线段连接 | 第35-37页 |
| ·EPPHT 算法实现 | 第37页 |
| ·实验结果与讨论 | 第37-41页 |
| ·Canny 参数设置 | 第37-38页 |
| ·PPHT 与 EPPHT 的对比实验 | 第38-39页 |
| ·EPPHT 特征提取实验与讨论 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于平稳小波变换的水下图像处理及边缘线段检测 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·平稳小波变换原理 | 第42-46页 |
| ·多尺度小波变换边缘检测基本原理 | 第42-44页 |
| ·平稳小波变换 | 第44-45页 |
| ·小波变换去噪 | 第45-46页 |
| ·基于平稳小波的图像处理与边缘线段检测算法 | 第46-50页 |
| ·图像预处理 | 第46-47页 |
| ·模值图像及候选边缘图像获取 | 第47-48页 |
| ·边缘跟踪、匹配 | 第48-50页 |
| ·实验结果 | 第50-53页 |
| ·平稳小波函数选择 | 第50-51页 |
| ·检测结果评估 | 第51-53页 |
| ·基于平稳小波算法的水下图像边缘线段检测 | 第53-57页 |
| ·小波去噪实验 | 第54-55页 |
| ·水下真实图像中的线段检测 | 第55页 |
| ·EPPHT 与平稳小波变换边缘线段检测结果比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于人工神经网络的拖网痕迹识别方法 | 第58-70页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·拖网痕迹特征表达与提取 | 第58-61页 |
| ·拖网痕迹特性分析 | 第58-59页 |
| ·拖网痕迹特征的提取方法 | 第59-61页 |
| ·人工神经网络分类器 | 第61-64页 |
| ·前向型人工神经网络 | 第61-62页 |
| ·神经网络结构 | 第62-63页 |
| ·神经网络参数选择 | 第63-64页 |
| ·实验与结果分析 | 第64-69页 |
| ·实验结果 | 第64-66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结和展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 附录 | 第79-85页 |
| 附录1：不同预处理方法结果 | 第79-80页 |
| 附录2：基于平稳小波变换边缘线段提取与传统边缘检测算子检测结果 | 第80-82页 |
| 附录3：小波去噪阈值选择结果 | 第82-83页 |
| 附录4：基于平稳小波变换与Canny 算子对海底管线图像检测结果 | 第83-84页 |
| 附录5：不同阈值的 TPR，FPR，RR | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
