| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| §1.1 引言 | 第8-9页 |
| §1.2 图象分割技术 | 第9-13页 |
| §1.2.1 图象分割的定义 | 第9页 |
| §1.2.2 图象分割方法的综述 | 第9-12页 |
| §1.2.3 图象分割评价 | 第12-13页 |
| §1.3 本论文的主要工作 | 第13页 |
| §1.4 本论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于过渡区提取的图象分割基本理论 | 第15-24页 |
| §2.1 传统的过渡区定义 | 第15-17页 |
| §2.1.1 有效平均梯度定义的过渡区 | 第15-17页 |
| §2.1.2 由高梯度象元定义的过渡区 | 第17页 |
| §2.2 基于过渡区提取的图象分割方法的数据流程 | 第17-18页 |
| §2.3 传统的基于过渡区的提取算法 | 第18-20页 |
| §2.3.1 有效平均梯度法(EAG) | 第18-19页 |
| §2.3.2 传统的过渡区提取算法的缺点 | 第19-20页 |
| §2.4 过渡区的广义定义 | 第20-21页 |
| §2.5 过渡区提取分割算法的阈值选取及其证明 | 第21-22页 |
| §2.5.1 几何解释 | 第21-22页 |
| §2.5.2 数学证明 | 第22页 |
| §2.6 本章小节 | 第22-24页 |
| 第三章 基于度信息的过渡区区提取 | 第24-30页 |
| §3.1 高梯度象元法的简单回顾 | 第24-25页 |
| §3.2 基于度信息的过渡区提取 | 第25-29页 |
| §3.2.1 基本思想 | 第25页 |
| §3.2.2 度与相似度 | 第25-26页 |
| §3.2.3 象素的度信息 | 第26页 |
| §3.2.4 基于度信息的图象过渡区提取与分割 | 第26-27页 |
| §3.2.5 过渡区提取与分割试验 | 第27-29页 |
| §3.3 本章小节 | 第29-30页 |
| 第四章 基于小波能量比参数的过渡区提取 | 第30-40页 |
| §4.1 小波理论 | 第30-35页 |
| §4.1.1 小波理论概述 | 第30页 |
| §4.1.2 连续小波变换与离散小波变换 | 第30-33页 |
| §4.1.3 小波变换的Mallat算法 | 第33-35页 |
| §4.2 小波能量比参数 | 第35-39页 |
| §4.2.1 基于小波能量比的过渡区提取与分割算法 | 第35-36页 |
| §4.2.2 过渡区提取域分割试验 | 第36-38页 |
| §4.2.3 几种特征参数的过渡区提取与分割性能的比较 | 第38-39页 |
| §4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于局部熵的非梯度过渡区提取 | 第40-48页 |
| §5.1 信息熵 | 第40-42页 |
| §5.1.1 自信息 | 第40-41页 |
| §5.1.2 信息熵 | 第41页 |
| §5.1.3 局部熵 | 第41-42页 |
| §5.2 基于局部熵的图象过渡区提取与分割算法 | 第42-45页 |
| §5.2.1 过渡区象素的特点 | 第42页 |
| §5.2.2 图象的局部熵变换 | 第42-43页 |
| §5.2.3 对比试验及分析 | 第43-45页 |
| §5.3 基于局部复杂度的过渡区提取与分割 | 第45-46页 |
| §5.3.1 局部熵参数分析 | 第45-46页 |
| §5.3.2 局部复杂度的过渡区提取与分割试验 | 第46页 |
| §5.4 局部复杂度与局部熵方法性能比较 | 第46-47页 |
| §5.4.1 抗噪性及分割质量 | 第46页 |
| §5.4.2 运算复杂度 | 第46-47页 |
| §5.4.3 小样本问题 | 第47页 |
| §5.4 本章小节 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| §6.1 总结 | 第48页 |
| §6.2 有待改进的问题 | 第48-49页 |
| §6.2 未来研究方向 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |