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声呐图像处理的多分辨分析方法研究

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

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