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內容簡介

　　作為海洋資源開發的重要技術，水下聲呐圖像目標檢測技術，是《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》所要研究的重點問題。《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》在水平集理論的背景下，尋找一種對噪聲不敏感、檢測速度快、精度高的水下聲呐圖像目標檢測方法，依次采用瞭簡化Mumford-Shah模型的C-V方法、Chan-Vese模型四相水平集方法、子區域Vese-Chan模型四相水平集方法、Chan-Vese模型自適應窄帶方法、自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型的方法，分彆對水下聲呐圖像目標進行建模檢測，並一一對原始聲呐圖像檢測的實驗仿真結果進行分析研究，通過比較尋找到瞭相對較好的自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型方法，為水下目標檢測技術開闢瞭一條新的途徑。
　　《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》內容翔實，自成一體，可作為圖像處理、水下通信等領域研究的重要參考書籍，也可作為相關科學研究領域的學習參考。

目錄

第1章 緒論
1．1 水下聲呐圖像目標檢測技術的意義和價值
1．2 水下聲呐圖像目標檢測的目的
1．3 國內外研究現狀
1．4 本章小結
參考文獻

第2章 水下聲呐圖像灰度分布特性分析及模型研究
2．1 聲呐成像原理
2．2 水下聲呐圖像的特點
2．3 背景區灰度分布模型研究
2．4 陰影區和目標高亮區灰度分布模型研究
2．5 本章小結
參考文獻

第3章 水下聲呐圖像的平滑和濾波去噪
3．1 平滑去噪處理
3．2 濾波去噪
3．3 本章小結
參考文獻

第4章 水平集理論及應用分析
4．1 水平集理論
4．2 水平集函數
4．3 水平集方法的應用分析
4．4 本章小結
參考文獻

第5章 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法水下聲呐圖像目標檢測
5．1 Mumford-Shah模型
5．2 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法
5．3 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法水平集錶示
5．4 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法數值解法
5．5 實驗及結果分析
5．6 本章小結
參考文獻

第6章 Vese-Chan模型四相水平集方法的水下聲呐圖像目標檢測
6．1 單水平集的多區域目標檢測方法
6．2 Vese-Chan模型多相水平集方法
6．3 Vese-Chan模型四相水平集方法原理
6．4 Vese-Chan模型四相水平集方法的數值解法
6．5 實驗及結果分析
6．6 本章小結
參考文獻

第7章 子區域Vese-Chan模型四相水平集方法的水下聲呐圖像目標輪廓檢測
7．1 平麵MRF模型
7．2 不完全分層MRF模型
7．3 子區域Vese-Chan模型四相水平集方法描述
7．4 實驗及結果分析
7．5 本章小結
參考文獻

第8章 Chan-Vese模型自適應窄帶的水下聲呐圖像目標檢測
8．1 窄帶水平集模型
8．2 Chan-Vese模型自適應窄帶水平集方法描述
8．3 實驗及結果分析
8．4 本章小結
參考文獻

第9章 自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型的水下聲呐圖像目標檢測
9．1 自適應階梯初始化
9．2 自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型方法描述
9．3 基於Chan-Vese模型的客觀定量分析
9．4 實驗及結果分析
9．5 本章小結
參考文獻
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