基于多特征动态融合的图像分割研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·图像分割的目的和意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 图像分割综述 | 第18-32页 |
| ·阈值分割法 | 第18-23页 |
| ·灰度直方图峰谷法 | 第18-19页 |
| ·最大类间方差法 | 第19-20页 |
| ·最大熵法 | 第20-21页 |
| ·最小误差分割法 | 第21-22页 |
| ·Fisher 准则函数分割法 | 第22-23页 |
| ·边缘检测分割法 | 第23-26页 |
| ·区域分割法 | 第26-28页 |
| ·分水岭法 | 第26-27页 |
| ·松弛迭代法 | 第27页 |
| ·聚类法 | 第27-28页 |
| ·结合特定理论的图像分割方法 | 第28-31页 |
| ·基于数学形态学的图像分割方法 | 第28页 |
| ·结合模糊理论的图像分割技术 | 第28-29页 |
| ·基于神经网络的分割方法 | 第29页 |
| ·利用遗传算法理论的图像分割 | 第29-30页 |
| ·小波变换在图像分割中的应用 | 第30页 |
| ·基于统计模式识别的图像分割算法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 多特征动态融合模型 | 第32-38页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·图像特征 | 第32-34页 |
| ·灰度特征 | 第32-33页 |
| ·纹理特征 | 第33页 |
| ·方向特征 | 第33-34页 |
| ·多特征动态融合模型 | 第34-37页 |
| ·特征提取 | 第34-35页 |
| ·特征融合 | 第35-37页 |
| ·实验与分析 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多特征动态融合模型的海陆分割算法 | 第38-44页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·基于多特征动态融合模型的海陆分割算法流程 | 第39-40页 |
| ·综合特征图提取 | 第39页 |
| ·阈值分割 | 第39-40页 |
| ·映射及边缘处理 | 第40页 |
| ·实验与分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于区域生长的分割算法研究 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·区域生长的主要思想 | 第44-47页 |
| ·区域生长准则 | 第45-46页 |
| ·传统的区域生长法 | 第46-47页 |
| ·一种改进的区域生长法 | 第47-50页 |
| ·算法描述及流程 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-56页 |
| ·论文工作总结 | 第52-53页 |
| ·下一步研究展望 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第62页 |
