基于形态学和分水岭算法的数字图像分割研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 数学形态学与图像处理 | 第12-13页 |
| 1.2.2 分水岭算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像分割技术研究 | 第16-20页 |
| 2.1 阈值分割 | 第16-17页 |
| 2.2 边缘检测 | 第17页 |
| 2.3 基于区域的分割 | 第17-18页 |
| 2.4 分水岭分割 | 第18页 |
| 2.5 结合特定理论工具的分割方法 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 形态学基础 | 第20-38页 |
| 3.1 二值形态学 | 第20-24页 |
| 3.1.1 二值腐蚀 | 第20-21页 |
| 3.1.2 二值膨胀 | 第21-22页 |
| 3.1.3 二值开运算 | 第22-23页 |
| 3.1.4 二值闭运算 | 第23-24页 |
| 3.2 灰度形态学 | 第24-29页 |
| 3.2.1 灰度腐蚀 | 第24-26页 |
| 3.2.2 灰度膨胀 | 第26-27页 |
| 3.2.3 灰度开闭运算 | 第27-29页 |
| 3.3 灰度形态学应用 | 第29-37页 |
| 3.3.1 形态学重建 | 第29-33页 |
| 3.3.2 形态学滤波 | 第33-35页 |
| 3.3.3 形态学边缘检测 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 分水岭算法 | 第38-54页 |
| 4.1 分水岭分割 | 第38-41页 |
| 4.2 模拟沉浸分水岭算法 | 第41-43页 |
| 4.3 分水岭算法的过分割问题 | 第43-44页 |
| 4.4 基于标记的分水岭算法 | 第44-53页 |
| 4.4.1 常见的边缘检测算子 | 第45-48页 |
| 4.4.2 标记提取 | 第48-49页 |
| 4.4.3 OTSU 法求阈值 | 第49-50页 |
| 4.4.4 实验过程及结果分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 一种基于面积过滤的浸没分割算法 | 第54-58页 |
| 5.1 算法定义 | 第54-55页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
