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图像分割若干算法研究

摘要第1-3页
Abstract第3-7页
第1章 绪 论第7-18页
   ·图像分割的定义第7-8页
   ·图像分割的研究意义第8页
   ·图像分割方法概述第8-16页
     ·基于阈值的分割方法第9-11页
     ·基于熵的分割第11-12页
     ·基于色度和空间的分割方法第12-13页
     ·基于 Gabor 小波的纹理分割方法第13-16页
   ·研究背景和内容第16页
   ·组织结构第16-17页
   ·小结第17-18页
第2章 基于阈值的分割算法第18-26页
   ·最大类间方差法第18-20页
   ·门牌号的定位第20页
   ·门牌号分割第20-21页
   ·字符识别第21-23页
     ·字符细化第21-22页
     ·特征提取第22页
     ·字符匹配第22-23页
   ·试验结果及讨论第23-25页
   ·小结第25-26页
第3章 基于熵的图像分割第26-33页
   ·原始熵的定义第26-27页
   ·图像熵的定义第27-28页
     ·原始熵的定义第27页
     ·新定义熵的定义第27-28页
   ·基于熵的图像分割方法第28-30页
     ·基于原定义熵的图像分割第28-30页
     ·基于新定义熵的图像分割方法第30页
   ·仿真试验与分析第30-32页
     ·彩色空间第30-31页
     ·结果及讨论第31-32页
   ·小结第32-33页
第4章 基于色度直方图和空间信息融合的图像分割第33-45页
   ·颜色特征及颜色空间的分析第33-38页
     ·颜色的基本性质第33-34页
     ·颜色空间第34-37页
     ·色彩空间的选择及转换第37-38页
   ·基于色度直方图和空间信息融合的算法第38-42页
     ·初始分割第39-40页
     ·区域合并第40-42页
   ·试验仿真第42-43页
   ·小结第43-45页
第5章 基于 Gabor 小波和主元分析的纹理图像分割第45-56页
   ·纹理分析的相关数学工具第45-48页
     ·傅立叶变换第45-46页
     ·Gabor 变换第46-47页
     ·Gabor 小波变换第47-48页
   ·介绍主元分析第48-50页
     ·主元分析方法原理第48-50页
     ·具体计算问题第50页
   ·基于 Gabor 小波和主元分析的纹理分割算法第50-53页
     ·滤波器设计第50-51页
     ·特征提取第51-52页
     ·特征降维第52-53页
     ·聚类分割第53页
   ·仿真试验第53-55页
   ·小结第55-56页
总结与展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-65页
攻读硕士学位期间发表的文章及参加项目第65页

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