| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 图像分割的意义 | 第10-12页 |
| 1.2 图像分割技术研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 阈值分割方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于边缘的分割方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于区域的分割方法 | 第14页 |
| 1.2.4 结合特定理论工具的分割方法 | 第14-16页 |
| 1.3 图像分割评价方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 区域间对比度 (contrast across region) | 第17页 |
| 1.3.2 形状测度 (shape measure) | 第17页 |
| 1.3.3 区域内部均匀性 (uniformity within region) | 第17-18页 |
| 1.3.4 像素数量误差 (pixel number error) | 第18页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 图像直方图及熵阈值法的基础知识和理论 | 第20-34页 |
| 2.1 图像直方图 | 第20-25页 |
| 2.1.1 一维直方图 | 第20-22页 |
| 2.1.2 二维直方图 | 第22-25页 |
| 2.2 Shannon熵阈值法 | 第25-28页 |
| 2.2.1 Shannon熵 | 第25-26页 |
| 2.2.2 一维Shannon熵阈值法 | 第26-27页 |
| 2.2.3 二维Shannon熵阈值法 | 第27-28页 |
| 2.3 Tsallis熵阈值法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 Tsallis熵 | 第28页 |
| 2.3.2 一维Tsallis熵阈值法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 二维Tsallis熵阈值法 | 第29-30页 |
| 2.4 模糊熵阈值法 | 第30-33页 |
| 2.4.1 模糊集定义 | 第30-31页 |
| 2.4.2 模糊熵 | 第31页 |
| 2.4.3 一维模糊熵阈值法 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于灰度-局部方差直方图的阈值分割方法 | 第34-43页 |
| 3.1 引言 | 第34-36页 |
| 3.2 GLLV直方图 | 第36-37页 |
| 3.2.1 图像的局部方差特征 | 第36页 |
| 3.2.2 GLLV直方图的构造 | 第36-37页 |
| 3.3 基于GLLV直方图的阈值分割方法 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果及讨论 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于灰度-局部熵直方图的Tsallis熵阈值分割方法 | 第43-52页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 GLLE直方图 | 第44-46页 |
| 4.2.1 Shannon熵 | 第44-45页 |
| 4.2.2 图像的局部熵 | 第45页 |
| 4.2.3 GLLE直方图的构造 | 第45-46页 |
| 4.3 基于GLLE直方图的Tsallis熵阈值分割方法 | 第46-47页 |
| 4.3.1 Tsallis熵 | 第46页 |
| 4.3.2 基于GLLE直方图的Tsallis熵阈值选择 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于灰度-模糊熵直方图的Tsallis熵阈值分割方法 | 第52-61页 |
| 5.1 引言 | 第52-53页 |
| 5.2 GLFE直方图 | 第53-55页 |
| 5.2.1 模糊熵 | 第53页 |
| 5.2.2 局部模糊熵特征 | 第53-54页 |
| 5.2.3 GLFE直方图的构造 | 第54-55页 |
| 5.3 基于GLFE直方图的Tsallis熵阈值分割方法 | 第55页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 5.4.1 实验结果定性对比 | 第56-59页 |
| 5.4.2 实验结果定量对比 | 第59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
