论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-29页 |
| · 研究目的和意义 | 第13-14页 |
| · 国内外研究现状 | 第14-25页 |
| · 图像分割技术 | 第15-20页 |
| · 声纳图像分割技术 | 第20-22页 |
| · 轮廓提取技术 | 第22-24页 |
| · 声纳图像轮廓提取技术 | 第24-25页 |
| · 主要研究内容 | 第25-26页 |
| · 本文的篇章结构 | 第26-29页 |
| 第2章 声纳图像灰度分布特性分析及模型研究 | 第29-44页 |
| · 声纳成像原理 | 第29-30页 |
| · 声纳图像的特点 | 第30-31页 |
| · 背景区灰度分布模型研究 | 第31-39页 |
| · 背景区灰度分布模型综述 | 第31-34页 |
| · 拟合误差评价准则 | 第34页 |
| · 背景区灰度分布模型的实验及结果分析 | 第34-39页 |
| · 阴影区和目标高亮区灰度分布模型研究 | 第39-43页 |
| · 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于MRF 的水下声纳图像目标检测 | 第44-81页 |
| · 图像处理中的马尔可夫随机场 | 第44-45页 |
| · 马尔可夫随机场与吉布斯随机场 | 第45-51页 |
| · 邻域系统 | 第45-47页 |
| · 基团 | 第47-48页 |
| · 马尔可夫随机场 | 第48-49页 |
| · 吉布斯随机场 | 第49-50页 |
| · 马尔可夫随机场与吉布斯随机场的等价性 | 第50-51页 |
| · 平面MRF 模型的水下声纳图像检测 | 第51-59页 |
| · MAP-MRF 体系 | 第52-53页 |
| · 后验能量函数优化算法 | 第53-55页 |
| · 改进的模型参数估计 | 第55-59页 |
| · 不完全分层MRF 模型的水下声纳图像检测 | 第59-64页 |
| · 不完全分层MRF 模型 | 第59-61页 |
| · 不完全分层MRF 模型的估计算法 | 第61-63页 |
| · 改进的不完全分层MRF 的模型参数估计 | 第63-64页 |
| · 检测算法的具体描述 | 第64-67页 |
| · 基于MRF 改进的水下声纳图像检测算法及实验对比分析 | 第67-80页 |
| · 本章小结 | 第80-81页 |
| 第4章 基于水平集的水下声纳图像目标轮廓提取 | 第81-117页 |
| · 水平集理论 | 第81-88页 |
| · 曲线演化理论 | 第81-83页 |
| · 曲线演化的水平集描述 | 第83-86页 |
| · 水平集方程的数值计算 | 第86-88页 |
| · 水平集方法的应用分析 | 第88-89页 |
| · 声纳图像去噪 | 第89-94页 |
| · 基于Mumford-Shah 模型的水下声纳图像轮廓提取 | 第94-101页 |
| · Mumford-Shah 模型 | 第94-95页 |
| · 简化的Mumford-Shah 模型 | 第95-96页 |
| · 简化Mumford-Shah 模型的C-V 方法 | 第96-97页 |
| · C-V 模型的数值解法 | 第97-98页 |
| · 实验及结果分析 | 第98-101页 |
| · 基于Vese-Chan 分段常量的水下声纳图像轮廓提取 | 第101-108页 |
| · Vese-Chan 分段常量多相水平集方法 | 第101-103页 |
| · Vese-Chan 分段常量四相水平集方法原理 | 第103-104页 |
| · Vese-Chan 分段常量四相水平集方法的数值解法 | 第104-106页 |
| · 实验及结果分析 | 第106-108页 |
| · 改进的水下声纳图像目标轮廓提取方法 | 第108-115页 |
| · 轮廓提取算法描述 | 第108-110页 |
| · 实验及结果分析 | 第110-115页 |
| · 本章小结 | 第115-117页 |
| 结论 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141页 |
