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水下图像的特征提取和神经网络识别技术研究
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水下图像的特征提取和神经网络识别技术研究
论文目录
 
第1章 绪论第1-14 页
　　1．1 引言第8 页
　　1．2 图像识别概述第8-9 页
　　1．3 图像识别关键技术介绍第9-12 页
　　　　1．3．1 特征提取第9-11 页
　　　　1．3．2 识别与分类第11-12 页
　　1．4 本论文的主要工作第12-14 页
　　　　1．4．1 线特征提取第12-13 页
　　　　1．4．2 特征的选取和计算第13 页
　　　　1．4．3 神经网络方法进行识别第13-14 页
第2章 水下图像的线特征提取第14-49 页
　　2．1 引言第14-16 页
　　2．2 直线提取第16-28 页
　　　　2．2．1 引言第17-18 页
　　　　2．2．2 传统 Hough变换的直线提取第18 页
　　　　2．3．3 基于 Sobel的改进随机 Hough变换(RHT~+)第18-22 页
　　　　2．2．4 实验结果与分析第22-28 页
　　2．3 椭圆提取第28-45 页
　　　　2．3．1 椭圆方程的几种表达式第29-30 页
　　　　2．3．2 椭圆中无效采样和累积产生原因分析第30-31 页
　　　　2．3．3 三点法提取椭圆原理介绍第31-34 页
　　　　2．3．4 椭圆表征方程式的确定第34-36 页
　　　　2．3．5 椭圆提取的步骤第36 页
　　　　2．3．6 基于全局算子的 RHT_3的实验结果分析第36-39 页
　　　　2．3．7 构造基于动态阈值化的 RHT_3算法第39-45 页
　　2．4 改进的随机 Hough变换的圆的快速提取第45-48 页
　　2．5 小结第48-49 页
第3章 特征选择和计算第49-63 页
　　3．1 引言第49-50 页
　　3．2 特征值的计算第50-54 页
　　　　3．2．1 面积和周长的计算第50 页
　　　　3．2．2 圆形度第50 页
　　　　3．2．3 构造组合不变矩第50-54 页
　　3．3 角点提取第54-57 页
　　3．4 特征选择第57-62 页
　　3．5 本章小结第62-63 页
第4章 水下目标识别系统第63-72 页
　　4．1 引言第63 页
　　4．2 BP神经网络识别第63-68 页
　　　　4．2．1 BP学习算法基本概念第63-64 页
　　　　4．2．2 BP神经网络分类器结构及其算法第64-66 页
　　　　4．2．3 BP算法的缺点及其改进措施第66-68 页
　　4．3 实验结果及其分析第68-71 页
　　4．4 本章小结第71-72 页
结论第72-74 页
参考文献第74-82 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第82-83 页
致谢第83-84 页
附录第84-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。
 
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