側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割

定　價(jià)：￥36.00

作　者：	霍冠英，李慶武，周妍著
出版社：	哈爾濱工程大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787566114785	出版時(shí)間：	2017-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	148	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割》在簡(jiǎn)述側(cè)掃聲吶的工作原理、分析側(cè)掃聲吶圖像存在的主要問題的基礎(chǔ)上，圍繞側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割的主題，就側(cè)掃聲吶圖像灰度畸變校正、統(tǒng)計(jì)特性研究、目標(biāo)邊緣檢測(cè)及基于活動(dòng)輪廓模型的側(cè)掃聲吶圖像分割等問題展開了深入的研究，重點(diǎn)介紹了水平集方法在側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割中的新進(jìn)展?！秱?cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割》可作為高等院校及科研院所聲吶圖像處理、水下目標(biāo)探測(cè)等領(lǐng)域的研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考書，也可作為相關(guān)領(lǐng)域的科技、工程人員的參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 研究背景
1．2 側(cè)掃聲吶成像
1．3 側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)分割
1．4 本書的章節(jié)安排
參考文獻(xiàn)
第2章側(cè)掃聲吶圖像的自適應(yīng)灰度增強(qiáng)
2．1 引言
2．2 Curvelet變換理論
2．3 側(cè)掃聲吶圖像自適應(yīng)增強(qiáng)
2．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章散射模型與側(cè)掃聲吶圖像的統(tǒng)計(jì)特性
3．1 引言
3．2 聲吶成像的散射模型與瑞利分布
3．3 其他概率分布模型
3．4 概率分布模型擬合比較
3．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章基于改進(jìn)Canny算子的聲吶圖像邊緣檢測(cè)
4．1 引言
4．2 邊緣檢測(cè)與Canny算子
4．3 NSCT變換及其優(yōu)勢(shì)
4．4 基于瑞利統(tǒng)計(jì)模型的NSCT域降斑
4．5 基于類間方差最大的自適應(yīng)雙閾值確定
4．6 改進(jìn)Canny算子的聲吶圖像邊緣檢測(cè)方法的步驟
4．7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章統(tǒng)計(jì)模型與邊緣信息結(jié)合的變分水平集側(cè)掃聲吶圖像分割
5．1 引言
5．2 活動(dòng)輪廓模型與水平集方法
5．3 統(tǒng)計(jì)模型與邊緣信息結(jié)合的變分水平集聲吶圖像分割
5．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章基于非局部均值降斑和邊緣約束RSF主動(dòng)輪廓模型的側(cè)掃聲吶圖像分割
6．1 引言
6．2 背景技術(shù)
6．3 基于非局部均值降斑和邊緣約束RSF模型的分割方法
6．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
6．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)