| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 图像分割研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 图像分割国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 图论法在图像分割中的应用 | 第13-15页 |
| 1.4 本文工作内容及创新点 | 第15-17页 |
| 2 图论理论介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 图的定义 | 第17-18页 |
| 2.2 图的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.3 图的矩阵表示 | 第19-21页 |
| 2.4 图中的几个重要算法或理论 | 第21-24页 |
| 2.4.1 最短路径算法 | 第21页 |
| 2.4.2 最小生成树算法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 网路流及最大流算法 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于图论的图像分割算法及评价指标 | 第25-34页 |
| 3.1 基于图论的图像分割算法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 Ncut分割算法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Iso分割算法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 FH分割算法 | 第27-28页 |
| 3.1.4 三种分割准则的分析和比较 | 第28-29页 |
| 3.2 图像分割算法性能评价指标 | 第29-33页 |
| 3.2.1 VOI评价指标 | 第30-31页 |
| 3.2.2 PRI评价指标 | 第31-32页 |
| 3.2.3 GCE指标 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 小波变换基本原理及在图像处理中的应用 | 第34-40页 |
| 4.1 小波变换基本原理 | 第34-36页 |
| 4.1.1 连续小波变换 | 第34-35页 |
| 4.1.2 离散小波变换 | 第35-36页 |
| 4.2 多分辨率分析 | 第36-37页 |
| 4.3 Mallat算法 | 第37-38页 |
| 4.4 小波变换在图像处理中的应用 | 第38-39页 |
| 4.4.1 图像的多级小波分解 | 第38-39页 |
| 4.4.2 基于小波的图像去噪 | 第39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 基于小波变换的FH图像分割算法 | 第40-59页 |
| 5.1 结合L~*u~*v~*彩色空间改进的权值函数 | 第40-42页 |
| 5.1.1 L~*u~*v~*颜色空间特点及转换 | 第40-41页 |
| 5.1.2 改进的权值函数 | 第41-42页 |
| 5.2 结合小波变换改进的图像分割方法 | 第42-44页 |
| 5.2.1 结合小波变换改进算法的实现方案 | 第42-43页 |
| 5.2.2 基于小波变换的多分辨率分析 | 第43-44页 |
| 5.3 IFH与FH算法实验结果及其对比分析 | 第44-58页 |
| 5.3.1 IFH算法实验结果 | 第44-54页 |
| 5.3.2 IFH算法性能评价及分析 | 第54-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 课题展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |