| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪 论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·图像分割技术发展现状 | 第8-9页 |
| ·本文结构 | 第9-11页 |
| ·论文主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 常用的图像分割算法 | 第11-20页 |
| ·图像分割算法分类 | 第11-13页 |
| ·常用的图像分割算法 | 第13-16页 |
| ·直方图双峰法 | 第13页 |
| ·迭代阈值算法 | 第13-14页 |
| ·最小误差分割算法 | 第14-15页 |
| ·最大类间方差算法（Otsu） | 第15-16页 |
| ·基于最大信息熵的图像分割技术 | 第16-19页 |
| ·信息熵 | 第16-17页 |
| ·Renyi熵的定义 | 第17页 |
| ·最大熵阈值分割原理 | 第17-18页 |
| ·常用的基于信息熵的分割技术及发展 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 二维最大Renyi熵图像分割算法及其改进 | 第20-34页 |
| ·一维最大Renyi熵分割算法 | 第20-21页 |
| ·算法思想 | 第20-21页 |
| ·实现步骤 | 第21页 |
| ·二维最大Renyi熵图像分割算法 | 第21-26页 |
| ·二维灰度直方图定义 | 第22-23页 |
| ·算法描述 | 第23-24页 |
| ·快速递推算法 | 第24-25页 |
| ·算法实现步骤 | 第25-26页 |
| ·改进的二维最大Renyi熵分割算法 | 第26-28页 |
| ·改进算法描述 | 第26-28页 |
| ·实现步骤 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于三维直方图的最大Renyi熵图像分割算法 | 第34-50页 |
| ·三维直方图及三维向量 | 第34-37页 |
| ·邻域加权中值灰度值定义 | 第34-35页 |
| ·三维直方图定义 | 第35-37页 |
| ·基于三维直方图的最大Renyi熵算法 | 第37-39页 |
| ·三维最大Renyi熵定义及算法描述 | 第37-38页 |
| ·三维最大Renyi熵分割准则 | 第38-39页 |
| ·三维最大Renyi熵分割法的快速递推算法 | 第39-46页 |
| ·三维Renyi熵算法快速递推公式 | 第40-44页 |
| ·快速递推算法的实现步骤 | 第44-46页 |
| ·实验结果及其对比分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 摘要 | 第56-59页 |
| Abstract | 第59-62页 |