| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·水下目标识别系统概述 | 第10-14页 |
| ·数据采集系统 | 第11页 |
| ·图像处理系统 | 第11-13页 |
| ·水下目标识别的难点 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于VxWorks\Tornado开发环境 | 第18-33页 |
| ·集成开发环境Tornado介绍 | 第18-24页 |
| ·概述 | 第18-20页 |
| ·配置、构造引导程序及引导盘的制作 | 第20-24页 |
| ·VxWorks系统介绍 | 第24-29页 |
| ·VxWorks映像 | 第26-27页 |
| ·VxWorks启动过程 | 第27-29页 |
| ·VxWorks下界面开发原理与调试 | 第29-32页 |
| ·WindML3.0介绍 | 第29-30页 |
| ·WindML3.0调试 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 水下目标图像预处理 | 第33-45页 |
| ·水下图像滤波 | 第33-36页 |
| ·中值滤波 | 第33-34页 |
| ·邻域均值滤波 | 第34-35页 |
| ·维纳滤波 | 第35-36页 |
| ·水下目标图像分割算法 | 第36-43页 |
| ·自适应阈值分割算法 | 第36-38页 |
| ·基于梯度信息的图像分割 | 第38-39页 |
| ·基于边界对比度的阈值分割 | 第39-40页 |
| ·多尺度自适应加权形态边缘提取算法 | 第40-42页 |
| ·基于边缘和区域的联合分割 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 目标识别与分类 | 第45-56页 |
| ·水下目标特征提取 | 第45-49页 |
| ·图像的矩特征 | 第45-46页 |
| ·图像的几何特征 | 第46-49页 |
| ·BP网络识别原理 | 第49-54页 |
| ·BP神经元及BP网络模型 | 第49-50页 |
| ·BP算法 | 第50-52页 |
| ·BP神经网络设计 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于PC104与VxWorks结合的水下目标识别系统实现 | 第56-64页 |
| ·系统的基本任务及功能指标 | 第56页 |
| ·VxWorks图形用户界面开发 | 第56-59页 |
| ·系统的功能仿真 | 第59-61页 |
| ·系统的软件设计及实现 | 第61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |