基于图像直方图构建及确定阈值的分割方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 图像分割定义和技术分类 | 第14-15页 |
| 1.3 熵阈值及OTSU阈值方法的国内外现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 直方图的构建及阈值的确定 | 第18-38页 |
| 2.1 直方图构建 | 第18-25页 |
| 2.1.1 一维直方图构建 | 第18-19页 |
| 2.1.2 均值邻域二维直方图构建 | 第19页 |
| 2.1.3 中值邻域二维直方图构建 | 第19-20页 |
| 2.1.4 三维直方图构建 | 第20-21页 |
| 2.1.5 GLSC直方图构建方法 | 第21-22页 |
| 2.1.6 2D-D直方图构建方法 | 第22-23页 |
| 2.1.7 GLGM直方图构建方法 | 第23-25页 |
| 2.2 阈值的确定 | 第25-37页 |
| 2.2.1 有关熵的阈值分割 | 第25-32页 |
| 2.2.1.1 一维熵阈值分割 | 第25-26页 |
| 2.2.1.2 二维熵阈值分割 | 第26-28页 |
| 2.2.1.3 GLSC直方图熵阈值分割 | 第28-30页 |
| 2.2.1.4 2D-D直方图熵阈值分割 | 第30-31页 |
| 2.2.1.5 GLGM直方图熵阈值分割 | 第31-32页 |
| 2.2.2 有关Otsu的阈值分割 | 第32-37页 |
| 2.2.2.1 一维Otsu算法 | 第32-33页 |
| 2.2.2.2 二维Otsu算法 | 第33-35页 |
| 2.2.2.3 三维Otsu算法 | 第35-37页 |
| 2.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于灰度空间相关最大类间方差的图像分割 | 第38-52页 |
| 3.1 GLSC最大类间方差分割法 | 第38-42页 |
| 3.1.1 灰度空间相关直方图的创建 | 第38-39页 |
| 3.1.2 最大类间方差寻找最佳阈值 | 第39-42页 |
| 3.2 积分图方法快速选取阈值方法 | 第42-43页 |
| 3.2.1 积分图方法简介 | 第42页 |
| 3.2.2 应用积分图方法降低维度 | 第42-43页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第43-51页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第43-49页 |
| 3.3.2 讨论 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于遗传算法的GLGM熵多阈值图像分割 | 第52-64页 |
| 4.1 GLGM熵分割方法及扩展 | 第52-53页 |
| 4.2 积分图方法及应用 | 第53-56页 |
| 4.3 遗传算法自动确定最佳阈值 | 第56-58页 |
| 4.3.1 遗传算法概述 | 第56页 |
| 4.3.2 遗传算法的应用 | 第56-58页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第58-63页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第58-61页 |
| 4.4.2 讨论 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于GABOR直方图熵的图像分割 | 第64-76页 |
| 5.1 GABOR直方图构建方法 | 第64-66页 |
| 5.2 阈值选择 | 第66-67页 |
| 5.3 复杂度的分析及积分图方法的运用 | 第67-68页 |
| 5.4 实验结果与讨论 | 第68-75页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第68-73页 |
| 5.4.2 讨论 | 第73-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 下一步可能的研究工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录A 作者在攻读硕士期间公开发表的论文 | 第84-86页 |
| 附录B 作者在攻读硕士期间其他科研成果 | 第86页 |
