| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 声呐图像增强的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 声呐图像分割的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 小波分析基础理论 | 第15-27页 |
| 2.1 一维小波变换 | 第15-17页 |
| 2.1.1 连续小波变换 | 第15-16页 |
| 2.1.2 离散小波变换 | 第16-17页 |
| 2.2 多分辨率分析与一维Mallat算法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 多分辨率分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 一维Mallat算法 | 第18-19页 |
| 2.3 二维小波变换 | 第19-20页 |
| 2.4 二维图像的多分辨率分析与二维Mallat算法 | 第20-23页 |
| 2.4.1 二维图像的多分辨率分析 | 第20-22页 |
| 2.4.2 二维Mallat算法 | 第22-23页 |
| 2.5 平稳小波变换与离散小波变换 | 第23-27页 |
| 第三章 基于平稳小波变换的声呐图像增强 | 第27-47页 |
| 3.1 图像增强方法概述 | 第27-31页 |
| 3.1.1 灰度线性变换法 | 第27页 |
| 3.1.2 反锐化掩膜法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 直方图均衡化法 | 第28-29页 |
| 3.1.4 限制对比度自适应直方图均衡化法 | 第29-31页 |
| 3.2 基于平稳小波变换和非线性增强算法的声呐图像增强 | 第31-38页 |
| 3.2.1 低频子带图像的增强 | 第32-35页 |
| 3.2.3 高频子带图像的增强 | 第35-36页 |
| 3.2.4 声呐图像增强的实验步骤 | 第36-38页 |
| 3.3 声呐图像增强的实验结果与分析 | 第38-47页 |
| 3.3.1 声呐图像增强的评价指标 | 第38-39页 |
| 3.3.2 增强实验结果与分析 | 第39-47页 |
| 第四章 基于平稳小波变换的声呐图像分割 | 第47-64页 |
| 4.1 图像分割方法概述 | 第47-51页 |
| 4.1.1 Otsu双阈值法 | 第47-48页 |
| 4.1.2 最大熵双阈值法 | 第48-49页 |
| 4.1.3 模糊C均值聚类法 | 第49-51页 |
| 4.2 基于平稳小波变换和模糊C均值聚类法的声呐图像分割 | 第51-56页 |
| 4.2.1 平稳小波域内的初始值获取 | 第51-53页 |
| 4.2.2 改进的模糊C均值聚类法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 声呐图像分割方法的实验步骤 | 第55-56页 |
| 4.3 声呐图像分割的实验结果与分析 | 第56-64页 |
| 4.3.1 声呐图像分割的评价指标 | 第56-57页 |
| 4.3.2 分割实验结果与分析 | 第57-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第72页 |
