| 引言 | 第1页 |
| 第一章 图象分割的数学描述 | 第7-9页 |
| 第二章 图象分割的几种方法 | 第9-20页 |
| 第一节 灰度阈值分割法 | 第9-14页 |
| 第二节 边缘检测分割法 | 第14-16页 |
| 第三节 区域跟踪分割法 | 第16-19页 |
| 第四节 基于区域和边界的分割方法 | 第19-20页 |
| 第三章 结合特定工具的图像分割技术 | 第20-29页 |
| 第一节 数学形态学在图像分割中的应用 | 第20-24页 |
| 第二节 基于 MATLAB 和 Visual C++的图像分割 | 第24-28页 |
| 第三节 模式识别和图像分割 | 第28页 |
| 第四节 遗传算法在图像分割中的应用 | 第28页 |
| 第五节 基于小波分析和变换的分割技术 | 第28-29页 |
| 第四章 彩色图像分割的方法 | 第29-32页 |
| 第一节 基于邻域的方法 | 第29-30页 |
| 第二节 基于直方图的方法 | 第30-31页 |
| 第三节 颜色聚类的方法 | 第31-32页 |
| 第五章 图像分割的应用 | 第32-41页 |
| 第一节 三维医学图像可视化技术中的应用 | 第32-36页 |
| 第二节 指纹识别的分割算法 | 第36-38页 |
| 第三节 人脸检测中的图像分割 | 第38-39页 |
| 第四节 实时车牌的图像分割 | 第39-40页 |
| 第五节 基于对象的视频图像分割技术 | 第40-41页 |
| 第六章 图像分割评价 | 第41-46页 |
| 第七章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 中文摘要 | 第50-53页 |
| 英文摘要 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |