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图空间上自适应形态学新模型及应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-17页
    1.3 本文研究内容第17-18页
    1.4 本文结构安排第18-21页
第二章 数学形态学的基本理论第21-35页
    2.1 预备知识第21-23页
        2.1.1 数字图像表示第21-22页
        2.1.2 集合论的基本概念第22页
        2.1.3 结构元素第22-23页
    2.2 二值数学形态学第23-28页
        2.2.1 基本算子第23-26页
        2.2.2 基本算子的性质第26-28页
    2.3 灰度数学形态学第28-31页
        2.3.1 基本算子第28-30页
        2.3.2 基本算子的性质第30-31页
    2.4 彩色数学形态学第31-33页
        2.4.1 基本算子第31-32页
        2.4.2 基于颜色向量序的彩色形态学第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第三章 图空间上自适应灰度形态学及其应用第35-53页
    3.1 图的相关理论第35-39页
        3.1.1 图的定义第35-37页
        3.1.2 最小生成树第37-39页
    3.2 自适应灰度形态学第39-40页
        3.2.1 阿米巴形态学第39页
        3.2.2 自适应邻域形态学第39-40页
    3.3 图空间上自适应灰度形态学第40-45页
        3.3.1 图像与图的对应关系第40页
        3.3.2 图空间上相似权的概念第40-41页
        3.3.3 结构图选取阈值的确定第41页
        3.3.4 自适应相似权结构图的定义第41-42页
        3.3.5 图空间上自适应灰度形态学新算子定义第42-43页
        3.3.6 实验与结果分析第43-45页
    3.4 图空间上自适应灰度形态学去噪应用第45-49页
        3.4.1 椒盐噪声模型第45-46页
        3.4.2 图空间上自适应形态学滤波器算子第46页
        3.4.3 实验结果与分析第46-49页
    3.5 图空间上自适应灰度形态学边缘提取应用第49-52页
        3.5.1 图空间上自适应形态学边缘提取算子第50-51页
        3.5.2 实验结果与分析第51-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第四章 图空间上自适应彩色形态学及其应用第53-69页
    4.1 彩色模型第53-55页
        4.1.1 RGB彩色模型第53-54页
        4.1.2 CMY彩色模型第54页
        4.1.3 HSI彩色模型第54-55页
    4.2 彩色矢量序第55-56页
        4.2.1 边缘序第55页
        4.2.2 条件序第55-56页
        4.2.3 区域序第56页
        4.2.4 退化序第56页
    4.3 图空间上自适应彩色形态学第56-65页
        4.3.1 图像与图的对应关系第56-57页
        4.3.2 图空间上相似权的概念第57-58页
        4.3.3 结构图选取阈值的确定第58-59页
        4.3.4 自适应相似权结构图的定义第59页
        4.3.5 自适应相似权结构图的性质第59-60页
        4.3.6 彩色矢量形态学极值提取算法第60页
        4.3.7 图空间上自适应形态学新算子定义第60-61页
        4.3.8 图空间上自适应形态学新算子性质第61-62页
        4.3.9 实验与结果分析第62-65页
    4.4 图空间上自适应彩色形态学边缘提取应用第65-67页
        4.4.1 图空间上自适应形态学边缘提取算子第66页
        4.4.2 实验结果与分析第66-67页
    4.5 本章小结第67-69页
第五章 结论和展望第69-73页
    5.1 研究结论第69-70页
    5.2 研究展望第70-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-81页
作者简介第81-83页

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