一种自适应分水岭数字图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-16页 |
| ·选题目的及意义 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·本文的内容结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 数字图像分割技术研究综述 | 第16-34页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·图像分割的概念及分类 | 第17-18页 |
| ·基于阈值的图像分割 | 第18-22页 |
| ·全局阈值分割 | 第19-20页 |
| ·局部阈值分割 | 第20-22页 |
| ·特殊的阈值分割 | 第22页 |
| ·基于间断检测的图像分割 | 第22-29页 |
| ·基于点与线的检测分割 | 第22-23页 |
| ·基于边缘检测的分割 | 第23-29页 |
| ·基于区域的分割 | 第29-32页 |
| ·基于区域生长的分割 | 第29-30页 |
| ·基于分裂合并的分割 | 第30-31页 |
| ·基于聚类的分割 | 第31-32页 |
| ·基于形态学的分割 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 分水岭图像分割算法研究 | 第34-41页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·分水岭算法的由来 | 第34页 |
| ·分水岭算法分析 | 第34-35页 |
| ·分水岭算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·分水岭算法的优缺点 | 第35页 |
| ·Vincent 经典分水岭算法 | 第35-39页 |
| ·Vincent 算法的基本思想 | 第35-37页 |
| ·Vincent 算法的实现 | 第37-39页 |
| ·最新分水岭图像分割技术 | 第39-40页 |
| ·基于对比度增强的方案 | 第39-40页 |
| ·基于形态梯度的方案 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 改进的分水岭算法 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·图像降噪处理技术研究 | 第41-45页 |
| ·形态学开闭降噪 | 第41-42页 |
| ·空间降噪滤波器 | 第42-44页 |
| ·自适应滤波 | 第44-45页 |
| ·图像分层处理技术研究 | 第45-49页 |
| ·传统分层技术分析 | 第45页 |
| ·自适应分层技术 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 系统设计及实验结果 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·自适应图像分割系统 | 第50-54页 |
| ·自适应图像分割系统构造 | 第50-52页 |
| ·自适应降噪模块 | 第52-53页 |
| ·自适应分层模块 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-59页 |
| ·实验效果比对 | 第54-56页 |
| ·性能验证 | 第56-58页 |
| ·实时性分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录A（攻读学位期间发表的论文和参加的项目） | 第67-68页 |
| 附录B（标记分水岭算法的伪代码） | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
