摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 声呐图像处理国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.2.1 降噪处理方法 | 第9-10页 |
1.2.2 图像分割处理方法 | 第10-11页 |
1.3 基于多分辨声呐图像处理方法 | 第11-13页 |
1.3.1 数字图像特征分析 | 第11页 |
1.3.2 声呐图像处理的多分辨分析基本原理 | 第11-13页 |
1.4 论文研究主要内容与文章结构安排 | 第13-15页 |
1.4.1 论文文章结构安排 | 第13-15页 |
第二章 多分辨分析基本原理 | 第15-32页 |
2.1 Wavelet变换 | 第15-20页 |
2.1.1 连续Wavelet变换 | 第15-16页 |
2.1.2 离散Wavelet变换 | 第16-18页 |
2.1.3 二维Wavelet变换 | 第18-20页 |
2.2 双树双密度小波变换原理 | 第20-23页 |
2.2.1 双树复小波变换 | 第20-21页 |
2.2.2 双密度小波变换 | 第21-22页 |
2.2.3 双树双密度小波变换 | 第22-23页 |
2.3 双树高密度小波变换原理 | 第23-27页 |
2.3.1 高密度小波变换 | 第23-25页 |
2.3.2 双树高密度小波变换 | 第25-27页 |
2.4 曲波变换原理 | 第27-31页 |
2.4.1 二代连续曲波变换 | 第27-29页 |
2.4.2 离散曲波变换 | 第29-30页 |
2.4.3 快速离散曲波变换算法实现 | 第30-31页 |
2.5 结论 | 第31-32页 |
第三章 基于DtDd-Dwt子带模型匹配的同水域下目标探测 | 第32-43页 |
3.1 引言 | 第32页 |
3.2 声呐图像纹理分析 | 第32-35页 |
3.2.1 图像纹理 | 第32-33页 |
3.2.2 声呐图像特征纹理提取 | 第33-35页 |
3.3 广义Γ函数子带小波系数拟合及参数估计 | 第35-37页 |
3.3.1 广义Γ函数 | 第35页 |
3.3.2 广义Γ函数拟合声图小波子带直方图 | 第35-37页 |
3.3.3 模型间相似度分析 | 第37页 |
3.4 算法分析与实验数据仿真 | 第37-42页 |
3.4.1 声呐目标探测算法分析 | 第37-39页 |
3.4.2 仿真实验 | 第39-42页 |
3.5 结论 | 第42-43页 |
第四章 基于双树高密度小波声呐图像降噪 | 第43-55页 |
4.1 引言 | 第43页 |
4.2 水下声呐噪声分析 | 第43-46页 |
4.2.1 水下噪声来源及噪声模型概述 | 第43-44页 |
4.2.2 图形降噪效果评价标准 | 第44-45页 |
4.2.3 经典二维降噪方法 | 第45-46页 |
4.3 基于DtHd-Dwt的声呐图像去噪 | 第46-54页 |
4.3.1 二维Dt Hd-Dwt结构 | 第47-49页 |
4.3.2 结合双变量收缩函数的DtHd-Dwt降噪算法 | 第49-51页 |
4.3.3 实验结果分析 | 第51-54页 |
4.4 本章小结 | 第54-55页 |
第五章 基于曲波域下多尺度GMRF水平集声呐图像分割 | 第55-69页 |
5.1 引言 | 第55页 |
5.2 曲波域下声呐图像多分辨分析 | 第55-57页 |
5.3 高斯马尔科夫随机场 | 第57-59页 |
5.3.1 马尔科夫随机场 | 第57-58页 |
5.3.2 曲波域下高斯马尔科夫随机场建模及参数求解 | 第58-59页 |
5.4 水平集分割算法基本原理 | 第59-63页 |
5.4.1 CV模型 | 第59-60页 |
5.4.2 多相水平集模型 | 第60-61页 |
5.4.3 改进型四相VC模型 | 第61-63页 |
5.5 声呐图像多尺度GMRF水平集分割算法与实验分析 | 第63-67页 |
5.5.1 多尺度GMRF水平集算法描述 | 第63-64页 |
5.5.2 实验数据对比分析 | 第64-67页 |
5.6 本章小结 | 第67-69页 |
第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
6.1 全文总结 | 第69-70页 |
6.2 工作展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
攻读硕士学位期间发表论文 | 第78页 |
攻读硕士学位期间参与项目 | 第78页 |