| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-19页 |
| ·滤波算法 | 第14-15页 |
| ·图像纹理及相关分割算法 | 第15-16页 |
| ·阈值分割算法 | 第16页 |
| ·基于聚类的分割算法 | 第16-17页 |
| ·基于活动轮廓模型的分割算法 | 第17-18页 |
| ·基于 MRF 的分割算法 | 第18-19页 |
| ·关键问题描述 | 第19-20页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 侧扫声纳图像预处理 | 第22-46页 |
| ·数据解码及图像重建 | 第22-27页 |
| ·原始数据分析 | 第23-24页 |
| ·侧扫声纳图像数据解析及定位 | 第24页 |
| ·数据基础插值 | 第24-26页 |
| ·图像实现 | 第26-27页 |
| ·几何校正 | 第27-33页 |
| ·拖曳侧扫声纳航向角优化模型 | 第28页 |
| ·航向角校正 | 第28-31页 |
| ·定位系统辅助校准 | 第31-32页 |
| ·数据图像位置标定及赋值 | 第32-33页 |
| ·灰度校正 | 第33-35页 |
| ·TVG 校正 | 第33-34页 |
| ·区域比例校正 | 第34-35页 |
| ·直方图均衡化与规定化 | 第35页 |
| ·侧扫声纳图像纹理特征分析 | 第35-40页 |
| ·GMRF 纹理 | 第36-37页 |
| ·GLCM 纹理特征 | 第37-38页 |
| ·分形纹理 | 第38-39页 |
| ·Gabor 纹理 | 第39-40页 |
| ·侧扫声纳图像滤波算法 | 第40-45页 |
| ·传统滤波算法 | 第41页 |
| ·曲波变换 | 第41-42页 |
| ·维纳滤波 | 第42-43页 |
| ·BEMD 滤波算法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于聚类的侧扫声纳图像分割算法 | 第46-63页 |
| ·聚类算法概述 | 第46-49页 |
| ·C-means 算法 | 第46-48页 |
| ·FCM 算法 | 第48-49页 |
| ·谱聚类算法 | 第49页 |
| ·改进的模糊聚类侧扫声纳图像分割算法 | 第49-56页 |
| ·初始聚类中心选定 | 第50-51页 |
| ·重写隶属度函数 | 第51-52页 |
| ·分割实验 | 第52-56页 |
| ·利用 BEMD 改进的模糊聚类算法 | 第56-62页 |
| ·图像频域特征 | 第57页 |
| ·算法描述 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于水平集的侧扫声纳图像分割算法 | 第63-79页 |
| ·水平集的基本原理 | 第63-67页 |
| ·CV 模型 | 第63页 |
| ·四相水平集模型 | 第63-65页 |
| ·分层水平集模型 | 第65-67页 |
| ·基于 GMRF 纹理能量模型 | 第67-69页 |
| ·基于 Gabor 纹理能量模型 | 第69-70页 |
| ·改进的四相水平集模型 | 第70-74页 |
| ·算法描述 | 第70-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-74页 |
| ·改进的快速分层水平集分割方法 | 第74-78页 |
| ·优化初始聚类中心及 C-means 预分割 | 第74页 |
| ·分层水平集模型改进 | 第74-75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 基于分层 MRF 模型的侧扫声纳图像快速分割算法 | 第79-94页 |
| ·MAP-MRF 模型 | 第79-83页 |
| ·灰度分布特征 | 第79-80页 |
| ·平面 MRF 分割模型 | 第80-82页 |
| ·空间分层 MRF 分割模型 | 第82-83页 |
| ·改进的不完全分层 MRF 模型的三类水底目标分割算法 | 第83-89页 |
| ·MRF 模型参数 | 第84-85页 |
| ·灰度场模型和分割步骤 | 第85-87页 |
| ·实验结果分析 | 第87-89页 |
| ·专家数据库辅助的无监督分割算法 | 第89-93页 |
| ·算法描述 | 第90页 |
| ·实验结果分析 | 第90-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 算法应用说明及特定目标分割 | 第94-103页 |
| ·水底孤立目标分割 | 第94-96页 |
| ·特定形状目标分割 | 第96-99页 |
| ·几何空间特征 | 第96-97页 |
| ·基于超椭圆方程的拟合方法 | 第97-98页 |
| ·区域判断法 | 第98-99页 |
| ·特定尺寸目标分割 | 第99-100页 |
| ·算法比较与应用 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |