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水面目标图像分割方法研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 课题研究的背景和意义第13-14页
    1.2 图像分割国内外研究现状第14-17页
    1.3 论文研究内容及结构安排第17页
    1.4 本章小结第17-19页
第2章 图像的复原处理第19-27页
    2.1 图像退化与复原的数学模型第19-22页
        2.1.1 图像的连续退化模型第20页
        2.1.2 图像的离散退化模型第20-22页
    2.2 图像复原基本方法第22-26页
        2.2.1 基于逆滤波的图像复原第22页
        2.2.2 基于维纳滤波器的图像复原第22-23页
        2.2.3 基于约束最小二乘方滤波的图像复原第23-24页
        2.2.4 基于Lucy-Richardson算法的图像复原第24-25页
        2.2.5 实验结果与分析第25-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第3章 图像的增强处理第27-35页
    3.1 图像的滤波第27-31页
        3.1.1 中值滤波法第27-29页
        3.1.2 邻域平均滤波法第29-30页
        3.1.3 实验结果与分析第30-31页
    3.2 图像的点运算第31-33页
        3.2.1 图像的直方图变换第31-32页
        3.2.2 实验结果与分析第32-33页
    3.3 本章小结第33-35页
第4章 图像分割常用方法第35-51页
    4.1 图像分割的定义第35-36页
    4.2 基于阈值的图像分割第36-41页
        4.2.1 最大类间方差法第37-39页
        4.2.2 迭代式阈值选择法第39-40页
        4.2.3 最小误差阈值选择法第40-41页
        4.2.4 最大熵法第41页
    4.3 基于区域的图像分割第41-45页
        4.3.1 区域生长第42-43页
        4.3.2 区域分裂与合并第43-45页
    4.4 基于边缘检测的图像分割第45-50页
        4.4.1 基于梯度算子的边缘检测方法第46-48页
        4.4.2 基于拉普拉斯算子的边缘检测方法第48-49页
        4.4.3 基于高斯拉普拉斯算子的边缘检测方法第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 水面目标图像分割第51-69页
    5.1 二维最大熵第51-54页
        5.1.1 二维直方图和二维阈值化第51-52页
        5.1.2 基于二维最大熵的阈值分割第52-54页
    5.2 遗传算法相关理论第54-62页
        5.2.1 遗传算法的相关术语第54-56页
        5.2.2 遗传算法的基本特点第56页
        5.2.3 遗传算法的主要应用第56-57页
        5.2.4 遗传算法的实现步骤第57-61页
        5.2.5 遗传算法的实现流程第61-62页
    5.3 基于二维最大熵和遗传算法的图像分割第62-68页
        5.3.1 算法实现步骤与参数设置第62-64页
        5.3.2 实验结果与分析第64-66页
        5.3.3 改进算法的应用与总结第66-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第6章 基于MATLABGUI的图像分割软件实现第69-79页
    6.1 软件基本概述第69-70页
        6.1.1 软件功能描述第69-70页
        6.1.2 软件开发环境第70页
        6.1.3 开发环境优点第70页
    6.2 软件设计流程与界面安排第70-73页
        6.2.1 软件设计具体步骤第70页
        6.2.2 软件界面设计第70-73页
    6.3 主要控件功能描述第73-77页
        6.3.1 读取图像模块第73-74页
        6.3.2 分割图像模块第74-75页
        6.3.3 保存图像模块第75-76页
        6.3.4 退出程序模块第76-77页
    6.4 本章小结第77-79页
总结与展望第79-81页
    总结第79页
    展望第79-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第85-87页
致谢第87页

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