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目录
1 绪 论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 红外图像分割方法国内外研究现状
1.3 主要研究难点和发展趋势
1.4 本文主要研究内容及结构安排
2 PCNN模型的简化及其红外图像分割机理
2.1 原始的PCNN模型及原理介绍
2.2 PCNN模型的简化及国内外研究现状
2.3 适合红外图像分割的PCNN模型简化动机
2.4 PCNN简化模型的图像分割机理
2.5 小结
3 SPCNN在贝叶斯框架下自适应红外图像分割方法
3.1 引言
3.2 SPCNN的参数设置
3.3 输出结果的选择
3.4实验结果及分析
3.5 小结
4 SPCNN结合非参数核密度估计的红外图像分割方法
4.1 引言
4.2 SPCNN模型优化及其图像分割机理
4.3 实验结果及讨论
4.4 小结
5 自适应迭代的SPCNN红外图像阈值分割方法
5.1 引言
5.2 SPCNN图像阈值分割方法
5.3局部阈值设置——隐式连接系数
5.4 分割机制及其迭代输出
5.5 实验结果及分析
5.6 小结
6 邻域模糊阈值化的SPCNN红外图像分割方法
6.1引言
6.2 区域生长的多阈值分割方法
6.3 SPCNN自适应多层分割方法
6.4 实验结果及分析
6.5 小结
7 总结和展望
7.1 本论文研究总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
附录