| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| ·课题的研究背景 | 第14-16页 |
| ·溢油遥感图像边缘检测方法综述 | 第16-24页 |
| ·边缘检测的基本概念 | 第16-18页 |
| ·边缘检测的国内外研究现状 | 第18-21页 |
| ·溢油遥感图像的边缘检测存在的问题 | 第21-24页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第24页 |
| ·课题的来源和实验数据的来源 | 第24-25页 |
| ·课题的来源 | 第24页 |
| ·实验数据的来源 | 第24-25页 |
| ·论文的结构安排 | 第25-28页 |
| 第2章 基于动态分块阈值去噪和改进的GDNI边缘连接的边缘检测方法 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·候选边缘点的确定 | 第29-31页 |
| ·动态分块阈值去噪 | 第31-36页 |
| ·动态分块阈值的定义 | 第32-33页 |
| ·实验参数分析 | 第33-35页 |
| ·实验结果和比较 | 第35-36页 |
| ·基于改进的GDNI的边缘连接算法 | 第36-40页 |
| ·改进的GDNI算法的描述 | 第37-38页 |
| ·实验结果和比较 | 第38-40页 |
| ·本章小节 | 第40-42页 |
| 第3章 现存主动轮廓边缘检测方法的比较研究 | 第42-60页 |
| ·引言 | 第42-45页 |
| ·Chan-Vese边缘检测模型 | 第45-49页 |
| ·Chan-Vese的理论模型 | 第45-46页 |
| ·Chan-Vese模型的水平集最小化 | 第46-47页 |
| ·实验结果与讨论 | 第47-49页 |
| ·基于区域可扩展的变分水平集边缘检测模型 | 第49-54页 |
| ·区域可扩展数据拟合模型的定义 | 第49-51页 |
| ·基于区域可扩展拟合的边缘检测能量模型的水平集定义 | 第51页 |
| ·基于梯度下降法的能量最小化 | 第51-52页 |
| ·实验结果与讨论 | 第52-54页 |
| ·基于Chan的全局最小化主动轮廓边缘检测模型(GMAC) | 第54-59页 |
| ·Chan-Vese能量模型求全局极小解问题的转化 | 第55-56页 |
| ·Chan-Vese能量模型的全局极小解的数字化实现 | 第56-57页 |
| ·实验结果与讨论 | 第57-59页 |
| ·本章小节 | 第59-60页 |
| 第4章 基于区域可扩展的全局主动轮廓边缘检测模型(RSF-GAC) | 第60-75页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·全局主动轮廓框架下的区域可扩展边缘检测模型RSF-GAC的定义 | 第60-62页 |
| ·RSF-GAC模型中拟合函数f_1和f_2的确定 | 第62页 |
| ·基于加权全变分的对偶规则的快速能量最小化 | 第62-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-73页 |
| ·实验环境和数据集 | 第65页 |
| ·实验参数设置 | 第65-66页 |
| ·低对比度和模糊边界的红外溢油遥感图像的实验 | 第66页 |
| ·受噪声和灰度不均匀性污染的红外溢油遥感图像的实验 | 第66-67页 |
| ·SAR溢油遥感图像的实验 | 第67-69页 |
| ·与Li的RSF模型和Chan的GMAC模型的比较 | 第69-70页 |
| ·与FCM算法、HT算法以及SMS算法的比较 | 第70-73页 |
| ·本章小节 | 第73-75页 |
| 第5章 基于局部高斯拟合和灰度不均匀性纠正的主动轮廓边缘检测模型(LGF-IHC) | 第75-96页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·基于局部高斯拟合和灰度不均匀性纠正的区域能量模型的构造 | 第76-79页 |
| ·综合边缘梯度信息和局部高斯拟合区域信息构造的新模型 | 第79-81页 |
| ·LGF-IHC模型的凸性转化 | 第81-82页 |
| ·基于加权全变分对偶规则的最小化数字迭代 | 第82-83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-94页 |
| ·实验环境、数据集和实验参数的设置 | 第83页 |
| ·溢油遥感图像的边缘检测实验 | 第83-87页 |
| ·灰度不均匀性纠正实验 | 第87-90页 |
| ·算法的扩展 | 第90-94页 |
| ·本章小节 | 第94-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-100页 |
| ·论文总结 | 第96-99页 |
| ·论文展望 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第111-112页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113页 |
