基于PCNN边缘检测的彩色图像分割

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·研究背景及意义	第7-8页
·PCNN 的研究现状	第8-9页
·彩色图像边缘检测的研究现状	第9-11页
·本文主要工作及内容安排	第11-13页
第二章 颜色空间与彩色图像分割	第13-27页
·颜色空间	第13-20页
·RGB 颜色空间	第14页
·面向硬件设备的颜色空间	第14-15页
·面向视觉感知的颜色空间	第15-20页
·图像分割的定义	第20页
·彩色图像分割方法	第20-24页
·基于直方图的阈值分割方法	第21页
·基于边缘检测的分割方法	第21-22页
·基于区域的分割方法	第22-23页
·基于特殊理论工具的分割方法	第23-24页
·本章小结	第24-27页
第三章 彩色图像边缘检测	第27-39页
·合成的方法	第27-29页
·边缘融合方法	第27-28页
·多维梯度方法	第28-29页
·向量空间法	第29-32页
·向量梯度算子	第29-30页
·向量顺序统计的方法	第30-32页
·基于颜色主轴的彩色边缘检测	第32-37页
·本章小结	第37-39页
第四章 PCNN 原理及其在图像分割中的应用	第39-49页
·脉冲耦合神经元模型	第39-41页
·接收部分	第39-40页
·调制部分	第40页
·脉冲产生部分	第40-41页
·脉冲耦合神经网络工作原理	第41-42页
·无耦合链接情况下的PCNN 运行机制	第41-42页
·耦合链接情况下的PCNN 运行机制	第42页
·脉冲耦合神经网络特性分析	第42-44页
·PCNN 在图像分割中的应用	第44-47页
·本章小结	第47-49页
第五章 基于PCNN 的彩色边缘检测	第49-59页
·基于PCNN 的彩色图像边缘检测算法	第49-51页
·实验结果与分析	第51-55页
·PCNN 彩色边缘检测参数作用分析	第55-57页
·本章小结	第57-59页
第六章 总结与展望	第59-61页
·论文完成的工作	第59页
·进一步工作的展望	第59-61页
致谢	第61-63页
参考文献	第63-66页