| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第12页 |
| 1.2 图像分割研究概况 | 第12-15页 |
| 1.3 主要工作和创新点 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 图像预处理 | 第18-42页 |
| 2.1 空间域滤波 | 第18-27页 |
| 2.1.1 灰度变换 | 第18-21页 |
| 2.1.2 直方图处理 | 第21-23页 |
| 2.1.3 空间滤波 | 第23-27页 |
| 2.2 频率域滤波 | 第27-30页 |
| 2.2.1 二维离散傅里叶变换 | 第27-28页 |
| 2.2.2 使用频率域滤波器平滑图像 | 第28-30页 |
| 2.3 小波域处理 | 第30-37页 |
| 2.3.1 多分辨率展开 | 第30-31页 |
| 2.3.2 一维小波变换 | 第31-32页 |
| 2.3.3 二维离散小波变换 | 第32页 |
| 2.3.4 小波的图像处理 | 第32-37页 |
| 2.4 图像校准 | 第37-40页 |
| 2.4.1 图像的投影几何及其二维变换 | 第37-39页 |
| 2.4.2 仿射特性和比例特性的图像校准 | 第39-40页 |
| 2.5 小结 | 第40-42页 |
| 第三章 图像拼接 | 第42-52页 |
| 3.1 SIFT特征匹配 | 第42-49页 |
| 3.1.1 建立尺度空间 | 第43-44页 |
| 3.1.2 极值点的精确定位 | 第44-46页 |
| 3.1.3 特征点的定向分配 | 第46页 |
| 3.1.4 特征描述子的生成和特征点的匹配 | 第46-49页 |
| 3.2 RANSAC算法 | 第49-50页 |
| 3.3 图像融合 | 第50-51页 |
| 3.4 小结 | 第51-52页 |
| 第四章 图像分割 | 第52-68页 |
| 4.1 点、线和边缘检测 | 第52-58页 |
| 4.1.1 孤立点和线的检测 | 第53-55页 |
| 4.1.2 边缘检测 | 第55-58页 |
| 4.2 阈值处理 | 第58-61页 |
| 4.2.1 全局阈值处理 | 第58-60页 |
| 4.2.2 局部阂值处理 | 第60-61页 |
| 4.3 基于区域的分割 | 第61-62页 |
| 4.3.1 区域生长 | 第61页 |
| 4.3.2 区域分裂与聚合 | 第61-62页 |
| 4.4 分水岭分割 | 第62-63页 |
| 4.5 多尺度归一化割 | 第63-67页 |
| 4.6 小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于全景图像的多尺度分割研究 | 第68-84页 |
| 5.1 算法的基本思想 | 第68-70页 |
| 5.2 全景图像多尺度分割 | 第70-77页 |
| 5.2.1 小波预处理 | 第70-73页 |
| 5.2.2 图像拼接 | 第73-75页 |
| 5.2.3 小波多尺度边缘检测 | 第75-76页 |
| 5.2.4 求取多尺度相似矩阵W和多尺度约束矩阵C | 第76页 |
| 5.2.5 图形分块及形态学运算 | 第76-77页 |
| 5.3 实验结果及其分析 | 第77-82页 |
| 5.3.1 精确率和查全率 | 第78-80页 |
| 5.3.2 平均绝对误差 | 第80-81页 |
| 5.3.3 运算速度 | 第81-82页 |
| 5.4 小结 | 第82-84页 |
| 第六章 结论和展望 | 第84-86页 |
| 6.1 结论 | 第84页 |
| 6.2 展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第92页 |
| 参与国家自然科学基金项目 | 第92页 |