| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论基础介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 阈值分割概论 | 第15-17页 |
| 2.2 相关经典算法简介 | 第17-21页 |
| 2.2.1 最大熵法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 最小误差法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 最大相关法 | 第20-21页 |
| 2.3 最大类间方差法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 基本Otsu | 第21-22页 |
| 2.3.2 改进的Otsu算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于直方图区域合并的多阈值分割算法 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 直方图区域合并 | 第25-29页 |
| 3.3 算法流程 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第31-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于差值-灰度直方图降维的多阈值OTSU算法 | 第38-54页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 多阈值OTSU分割算法 | 第38-41页 |
| 4.2.1 原始Otsu算法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 多阈值Otsu算法 | 第39-41页 |
| 4.3 重建直方图 | 第41-44页 |
| 4.4 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |