| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 图像增强技术国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 图像分割技术国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 基于动力系统的图像处理技术国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第18-20页 |
| 2 预备知识 | 第20-35页 |
| 2.1 图像增强的主要技术分析 | 第20-26页 |
| 2.1.1 噪声去除 | 第20-24页 |
| 2.1.2 直方图均衡化处理 | 第24-25页 |
| 2.1.3 图像对比度调整 | 第25-26页 |
| 2.2 图像分割的主要技术分析 | 第26-29页 |
| 2.2.1 基于边缘的分割 | 第26-28页 |
| 2.2.2 基于阈值的分割 | 第28-29页 |
| 2.2.3 基于区域的分割 | 第29页 |
| 2.3 动力系统的相关知识 | 第29-34页 |
| 2.3.1 动力系统的稳定性与分支理论 | 第30-31页 |
| 2.3.2 时滞非线性动力系统的稳定性与分支理论 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于动力系统的图像增强算法研究 | 第35-63页 |
| 3.1 基于改进各向异性扩散动力学模型滤波去噪方法 | 第35-41页 |
| 3.1.1 PM模型分析 | 第35页 |
| 3.1.2 算法改进及描述 | 第35-37页 |
| 3.1.3 实验分析 | 第37-41页 |
| 3.2 基于具有时滞的六维前馈神经网络模型的图像增强算法 | 第41-61页 |
| 3.2.1 前馈神经网络模型的动力系统性质分析 | 第42-48页 |
| 3.2.2 前馈神经网络模型在图象增强中的应用 | 第48-51页 |
| 3.2.3 实验分析 | 第51-61页 |
| 3.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 基于动力系统与细胞神经网络的图像边缘检测算法研究 | 第63-84页 |
| 4.1 基于耦合细胞神经网络动力学模型的边缘检测算法 | 第63-72页 |
| 4.1.1 细胞神经网络模型分析 | 第63-65页 |
| 4.1.2 动力学性质分析及算法描述 | 第65-70页 |
| 4.1.3 灰度图像边缘检测实验结果分析 | 第70-72页 |
| 4.2 基于反应扩散方程的细胞神经网络模型彩色图像边缘检测算法 | 第72-83页 |
| 4.2.1 彩色图像边缘检测原理 | 第72-73页 |
| 4.2.2 反应扩散方程的动力学性质分析 | 第73-78页 |
| 4.2.3 基于反应扩散方程的细胞神经网络模型的改进 | 第78-80页 |
| 4.2.4 彩色图像边缘检测实验结果分析 | 第80-83页 |
| 4.3 本章小结 | 第83-84页 |
| 5 基于颜色聚类和测地活动轮廓模型的图像分割算法研究 | 第84-97页 |
| 5.1 基于颜色聚类算法的彩色林火遥感图像分割方法 | 第84-90页 |
| 5.1.1 林火颜色聚类模型原理 | 第84-85页 |
| 5.1.2 建立林火聚类模型 | 第85-87页 |
| 5.1.3 林火区域分割仿真 | 第87-90页 |
| 5.2 基于动力学的梯度自适应推广测地活动轮廓模型图像分割方法 | 第90-96页 |
| 5.2.1 推广测地活动轮廓模型分析 | 第90-91页 |
| 5.2.2 算法改进及描述 | 第91-94页 |
| 5.2.3 实验分析 | 第94-96页 |
| 5.3 本章小结 | 第96-97页 |
| 6 图像增强与分割算法在林火遥感图像处理中的应用 | 第97-115页 |
| 6.1 林火遥感图像特征参数计算 | 第97-101页 |
| 6.2 林火火场形状分析 | 第101-108页 |
| 6.2.1 多边形近似基本原理 | 第101-105页 |
| 6.2.2 形状判定 | 第105-108页 |
| 6.3 林火遥感图像处理软件系统的设计与实现 | 第108-114页 |
| 6.3.1 林火遥感图像处理软件系统的设计 | 第109-110页 |
| 6.3.2 林火遥感图像处理软件系统的实现 | 第110-114页 |
| 6.4 本章小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-123页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 附件 | 第126-127页 |
