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基于余弦定理的红外线图像分割算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景第10页
    1.2 课题研究意义第10-12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
        1.3.1 阈值分割及其分类第12-13页
        1.3.2 阈值分割的国内外研究现状第13-14页
    1.4 本文研究内容第14-15页
    1.5 本文组织结构第15-16页
第2章 图像分割算法综述第16-23页
    2.1 图像分割的定义第16-17页
    2.2 图像分割算法概述第17-22页
        2.2.1 基于边缘的图像分割算法第17-19页
        2.2.2 基于区域的图像分割算法第19-20页
        2.2.3 基于统计模式分类的图像分割算法第20-21页
        2.2.4 与特定理论结合的图像分割算法第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 基于模糊理论的阈值分割算法第23-37页
    3.1 模糊集合基础理论与应用第23-28页
        3.1.1 模糊集合的定义第23-24页
        3.1.2 模糊集合的运算第24-25页
        3.1.3 模糊相似性度量第25-26页
        3.1.4 模糊理论在图像处理中的应用第26-28页
    3.2 FDM经典阈值分割算法举例第28-30页
        3.2.1 隶属度函数设计第28-29页
        3.2.2 模糊集合距离度量及最优阈值选取第29-30页
    3.3 基于模糊理论的阈值分割算法第30-33页
        3.3.1 获取梯度图像第30-31页
        3.3.2 Otsu算法预分割第31页
        3.3.3 图像模糊集隶属函数的设计第31-32页
        3.3.4 模糊相似性的度量第32-33页
        3.3.5 图像最优阈值的计算第33页
    3.4 算法描述与分析第33-36页
        3.4.1 本算法结构模块描述第33-34页
        3.4.2 算法流程描述第34-36页
        3.4.3 算法分析第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 基于余弦定理的红外线图像阈值分割算法第37-48页
    4.1 引言第37页
    4.2 红外技术概述第37-38页
    4.3 经典阈值分割算法分析第38-41页
    4.4 算法预处理操作第41页
    4.5 隶属度函数的分析与设计第41-42页
        4.5.1 FDM算法隶属度函数的分析第41页
        4.5.2 neighbourspace算法隶属度函数的分析第41-42页
        4.5.3 新算法隶属度函数的设计第42页
    4.6 分割准则的分析与设计第42-45页
        4.6.1 FDM算法分割准则的分析第42-43页
        4.6.2 Otsu算法分割准则的分析第43页
        4.6.3 neighbourspace算法分割准则的分析第43-44页
        4.6.4 新算法的分割准则的分析与设计第44-45页
    4.7 最优值的获取第45页
    4.8 算法流程描述第45-47页
    4.9 算法分析第47页
    4.10 本章小结第47-48页
第5章 实验与展望第48-59页
    5.1 图像分割算法评价的意义第48页
    5.2 图像阈值分割算法定量评价方法第48-50页
    5.3 实验环境配置与工具介绍第50-51页
        5.3.1 Matlab简介第50页
        5.3.2 OpenCV简介第50-51页
    5.4 模糊阈值分割算法实验结果与分析第51-56页
        5.4.1 基于模糊理论的阈值分割算法实验结果与分析第51-54页
        5.4.2 基于余弦定理的红外线图像分割算法实验结果与分析第54-56页
    5.5 阈值分割算法展望第56-57页
        5.5.1 多种经典算法相结合第56-57页
        5.5.2 人工智能、模糊数学等多理论结合第57页
        5.5.3 手动交替分割方法的产生第57页
        5.5.4 与专业知识相结合第57页
    5.6 本章小结第57-59页
结论第59-60页
参考文献第60-64页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第64-65页
致谢第65页

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