| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·图像分割简介 | 第8-9页 |
| ·图像分割的研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 2 图像分割知识理论综述 | 第13-18页 |
| ·图像分割的定义 | 第13页 |
| ·图像分割的基本方法 | 第13-17页 |
| ·阈值分割法 | 第14-15页 |
| ·区域生长法 | 第15页 |
| ·边缘检测法 | 第15-16页 |
| ·基于模糊理论的方法 | 第16页 |
| ·基于图论的图像分割方法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 二维 Otsu 图像分割算法及其改进算法 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·一维 Otsu 算法 | 第19页 |
| ·传统二维 Otsu 图像分割算法 | 第19-21页 |
| ·改进的二维 Otsu 图像分割算法 | 第21-25页 |
| ·自适应加权中值滤波 | 第21-23页 |
| ·二维直方图存在的错分与不足 | 第23-24页 |
| ·二维直方图降维 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 三维 Otsu 图像分割算法及其改进算法 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·三维 Otsu 图像分割算法 | 第29-30页 |
| ·基于分解的三维 Otsu 图像分割算法 | 第30-35页 |
| ·分解的三维 Otsu 图像分割算法 | 第30页 |
| ·阈值识别函数 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·基于最大散度差准则的三维 Otsu 图像分割算法 | 第35-41页 |
| ·基于灰度-邻域平均灰度-梯度的三维直方图 | 第35-36页 |
| ·一种新的分解的三维 Otsu 算法 | 第36页 |
| ·最大散度差准则 | 第36-37页 |
| ·实验结果和分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49页 |