布里渊散射水下探测目标的自动识别



布里渊散射水下探测目标的自动识别

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布里渊散射水下探测目标的自动识别

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
· 课题研究背景	第9-10页
· 水下探测目标的自动识别技术的研究现状	第10-11页
· 本文开展的主要工作和内容安排	第11-13页
第二章图像处理的基本原理	第13-29页
· 数字图像的基本概念	第13-14页
· 图像增强	第14-18页
· 空间域图像增强	第14-16页
· 频率域图像增强	第16-18页
· 图像分割	第18-21页
· 图像分割的定义	第18页
· 阈值分割的原理	第18-19页
· 阈值分割的常用方法	第19-21页
· 细化算法	第21-23页
· 改进的OPTA 细化算法	第21-23页
· Pavlidis 细化算法	第23页
· 小波变换的基本理论	第23-27页
· 本章小结	第27-29页
第三章布里渊散射的基本理论	第29-38页
· 光的散射现象概述	第29-31页
· 光散射的产生机理	第29-30页
· 光的散射的分类及其特点	第30-31页
· 布里渊散射的基础理论	第31-35页
· 自发布里渊散射的概述	第32-33页
· 受激布里渊散射（SBS）的概述	第33-35页
· 自发布里渊散射与受激布里渊散射的主要区别	第35页
· 受激布里渊散射技术的应用	第35-37页
· 布里渊散射在水下目标探测方面的应用	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
第四章水下探测目标的自动识别	第38-58页
· 基于干涉图像相邻圆环间隔大小的自动识别	第40-47页
· 识别原理	第40-41页
· 识别算法	第41-46页
· 干涉图像识别软件	第46页
· 结论	第46-47页
· 基于人工神经网络的水下探测目标的自动识别	第47-56页
· 水下目标识别系统的整体框架图	第47-48页
· 特征的提取与选择	第48-50页
· 水下探测目标识别的BP 网络模型的设计与实现	第50页
· BP 网络的学习	第50-53页
· 对BP神经网络训练的结果进行分析	第53-55页
· 对干涉图像进行识别和分类	第55-56页
· 两种识别方法的比较	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
第五章总结与展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-65页
附录	第65-70 页

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