| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像分割研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 图像分割的基本理论 | 第15-27页 |
| 2.1 图像分割概述 | 第15-16页 |
| 2.2 图像分割方法分类 | 第16-17页 |
| 2.3 直方图 | 第17-19页 |
| 2.4 经典的阈值分割算法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 最小误差法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 最大类间方差法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 最大熵法 | 第22-23页 |
| 2.5 图像分割评价 | 第23-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于平均中值离差的二维最小误差法 | 第27-38页 |
| 3.1 二维最小误差法 | 第27-29页 |
| 3.2 基于平均中值离差的二维最小误差法及其分解算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基于平均中值离差的二维最小误差法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 二维基于平均中值离差的最小误差法的分解算法 | 第30-32页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 改进区域划分的MAD-MET算法 | 第38-49页 |
| 4.1 几种不同的区域划分法 | 第38-40页 |
| 4.2 斜分的二维MAD-MET法 | 第40-43页 |
| 4.3 改进二维直方图的分割算法 | 第43-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 与形态学相结合的最小误差阈值分割法 | 第49-56页 |
| 5.1 灰度形态学基本运算 | 第49-52页 |
| 5.1.1 腐蚀和膨胀运算 | 第50页 |
| 5.1.2 开运算与闭运算 | 第50-51页 |
| 5.1.3 顶帽变换与底帽变换 | 第51-52页 |
| 5.2 与数值形态学相结合的阈值分割 | 第52-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 个人简历 | 第63-64页 |
| 附录B 在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第64页 |