| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 引言 | 第13-16页 |
| ·图像分割与二值化概述 | 第13页 |
| ·二值图的优势 | 第13-14页 |
| ·图像分割应用,面临的主要问题 | 第14页 |
| ·本文工作 | 第14-16页 |
| 2 二值化算法与边缘提取 | 第16-54页 |
| ·二值化算法与实验分析 | 第16-42页 |
| ·全局算法 | 第16-30页 |
| ·灰度期望值法 | 第18-20页 |
| ·OTSU法 | 第20-22页 |
| ·最优迭代阈值法 | 第22-23页 |
| ·最大方差比法及改进的OTSU法 | 第23-26页 |
| ·最大熵方法 | 第26-29页 |
| ·整体阈值法小结 | 第29-30页 |
| ·局部阈值二值化算法 | 第30-42页 |
| ·NIBLACK算法 | 第32-36页 |
| ·BERNSEN方法 | 第36-37页 |
| ·改进的NIBLACK方法——SAUVOLA方法 | 第37页 |
| ·关于NIBLACK方法与BERNSEN方法的思考 | 第37-42页 |
| ·CANNY算子提取边缘 | 第42-54页 |
| ·边缘的重要性 | 第42-43页 |
| ·使用梯度进行边缘检测 | 第43-51页 |
| ·图像中的微分定义 | 第44-45页 |
| ·几种著名微分算子提取边缘效果对比 | 第45-51页 |
| ·CANNY算子进行边缘提取 | 第51-54页 |
| 3 结合边缘检测的二值化算法 | 第54-69页 |
| ·窗口性质的具体判定 | 第54-59页 |
| ·窗口的处理:只含一类像素 | 第59-61页 |
| ·对算法加速 | 第61-62页 |
| ·边缘的处理 | 第62页 |
| ·完整的算法与实验 | 第62-67页 |
| ·下一步的研究方向 | 第67-69页 |
| 4 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |