PCNN在溢油遥感图像边缘检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的引出 | 第9-10页 |
| ·航空遥感监测海上溢油的现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容和方法 | 第12-14页 |
| ·论文解决的主要问题 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容与设想 | 第13-14页 |
| 第2章 脉冲耦合神经网络的基本理论 | 第14-24页 |
| ·脉冲耦合神经网络基本模型 | 第14-17页 |
| ·输入区 | 第14-16页 |
| ·链接输入区 | 第16页 |
| ·脉冲发生部分 | 第16-17页 |
| ·脉冲耦合神经网络的工作原理 | 第17-18页 |
| ·单个神经元的行为分析 | 第17-18页 |
| ·多个神经元的行为分析 | 第18页 |
| ·脉冲耦合神经网络的基本特征 | 第18-21页 |
| ·脉冲耦合神经网络的应用 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于脉冲耦合神经网路的低对比度图像增强 | 第24-33页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·基于PCNN的红外图像增强 | 第25-27页 |
| ·仿真实验与分析 | 第27-33页 |
| ·图像增强的评价方法 | 第27-28页 |
| ·仿真实验与比较 | 第28-33页 |
| 第4章 基于脉冲耦合神经网络的图像边缘检测 | 第33-40页 |
| ·边缘检测理论 | 第33-34页 |
| ·边缘检测中的噪声干扰 | 第34-36页 |
| ·基于PCNN的边缘检测 | 第36-40页 |
| ·二值图像边缘检测算法实现 | 第37-38页 |
| ·二值图像去噪算法实现 | 第38-40页 |
| 第5章 实验效果检验与进一步工作 | 第40-46页 |
| ·实验效果检验 | 第40-45页 |
| ·进一步的工作 | 第45-46页 |
| 第6章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 研究生履历 | 第51页 |