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基于分形理论的图像分割

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
第一章 绪论第7-13页
 §1.1 引言第7页
 §1.2 分形理论的发展历史和现状第7-8页
 §1.3 Mandelbrot分形理论第8-9页
  1.3.1 分形的定义第8页
  1.3.2 分形维数第8-9页
 §1.4 图像分割方法第9-10页
 §1.5 基于分形理论的图像分割的应用意义第10-11页
 §1.6 论文的研究目的和解决的问题第11-12页
 §1.7 本章小结第12-13页
第二章 图像分形模型与分形维数第13-29页
 §2.1 引言第13页
 §2.2 图像的分形模型第13-15页
 §2.3 求取图像分形维数的方法第15-22页
  2.3.1 Peleg的ε-毯子法第15-16页
  2.3.2 基于分数布朗随机场模型的方法第16-18页
  2.3.3 盒子维法第18-22页
 §2.4 各方法的适用范围与计算量第22-25页
 §2.5 图像变换域的自相似性研究第25-27页
 §2.6 本章小结第27-29页
第三章 基于分形理论的图像分割方法第29-44页
 §3.1 引言第29页
 §3.2 图像分维数计算的相关处理方法第29-31页
 §3.3 基于分形各种特征综合的分割方法第31-35页
 §3.4 基于表面积法与差分盒维数法求分维数的分割方法第35-37页
 §3.5 基于小波分形特征的分割方法第37-38页
 §3.6 基于自适应变尺度差分盒维数法计算分维数的分割方法第38-40页
 §3.7 图像分割的软件实现第40-43页
  3.7.1 运用Matlab求取图像分形维数第40-41页
  3.7.2 Vc++6.0与Matlab联合编程进行图像分割第41-43页
  3.7.3 程序的相关说明第43页
 §3.8 本章小结第43-44页
第四章 图像分形特征的相关研究第44-50页
 §4.1 引言第44页
 §4.2 分形与混沌简介第44-45页
 §4.3 分形与小波简介第45页
 §4.4 分形与数字图像水印技术简介第45-47页
  4.4.1 数字水印技术简介第45-46页
  4.4.2 基于图像自相似分类的数据隐藏方法第46-47页
 §4.5 总结与展望第47-50页
  4.5.1 论文的主要贡献及课题研究的展望第47-48页
  4.5.2 分形理论研究的发展前景第48-50页
致谢第50-51页
攻读硕士学位期间已发表的学术论文第51-52页
参考文献第52-55页
附录第55-56页

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