| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 图像分割概述 | 第10页 |
| 1.3 图像分割技术的发展现状 | 第10-15页 |
| 1.3.1 基于阈值的分割 | 第11-12页 |
| 1.3.2 基于边缘的分割 | 第12页 |
| 1.3.3 基于区域的分割 | 第12-13页 |
| 1.3.4 结合特定理论的分割 | 第13-15页 |
| 1.4 本文选题意义及结构安排 | 第15-19页 |
| 1.4.1 选题意义 | 第15页 |
| 1.4.2 总体算法设计 | 第15-16页 |
| 1.4.3 论文结构安排 | 第16-19页 |
| 2 各向异性高斯核及其方向导数滤波器 | 第19-29页 |
| 2.1 边缘检测概述 | 第19页 |
| 2.2 边缘检测算子 | 第19-28页 |
| 2.2.1 一阶梯度算子 | 第20-22页 |
| 2.2.2 二阶导数算子 | 第22-23页 |
| 2.2.3 各向异性高斯核及其方向导数 | 第23-25页 |
| 2.2.4 各向异性高斯方向导数抑制噪声能力及其离散形式 | 第25-27页 |
| 2.2.5 各向异性高斯方向导数滤波器提取粗边缘 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 分水岭算法 | 第29-35页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 分水岭算法原理 | 第29-30页 |
| 3.3 分水岭算法的数学描述 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 区域合并 | 第35-41页 |
| 4.1 相似性度量与区域合并代价 | 第35页 |
| 4.2 区域合并过程 | 第35-40页 |
| 4.2.1 区域邻接图（RAG）和最近邻图（NNG） | 第36-37页 |
| 4.2.2 合并阈值的选取 | 第37-38页 |
| 4.2.3 依靠RAG和NNG的快速区域合并算法 | 第38-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 实验结果和性能评估 | 第41-47页 |
| 5.1 边缘质量评估 | 第42-44页 |
| 5.2 区域覆盖评估 | 第44页 |
| 5.3 算法复杂度 | 第44-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 附录 | 第55-63页 |
| 作者攻读学位期间发表论文清单 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |