基于颜色空间剖分的彩色图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·图像处理概述 | 第9-10页 |
| ·图像分割的定义及研究意义 | 第10-11页 |
| ·图像分割的定义 | 第10页 |
| ·图像分割的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的研究目标和研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 颜色空间的表示 | 第13-19页 |
| ·常用颜色空间介绍 | 第13-16页 |
| ·RGB空间 | 第13-14页 |
| ·HSI空间 | 第14-15页 |
| ·CIE L*a*b*空间 | 第15-16页 |
| ·颜色空间的转换 | 第16-17页 |
| ·RGB与HSI空间的转换 | 第16-17页 |
| ·RGB与CIE L*a*b*空间的转换 | 第17页 |
| ·线性颜色空间和非线性颜色空间的比较 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 彩色图像分割方法 | 第19-30页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第19-23页 |
| ·梯度算子法 | 第19-21页 |
| ·LOG算子法 | 第21-23页 |
| ·边界跟踪方法 | 第23页 |
| ·直方图阈值分割方法 | 第23-25页 |
| ·人工阈值选择法 | 第23-24页 |
| ·自动阈值法 | 第24-25页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第25-27页 |
| ·区域生长法 | 第26-27页 |
| ·区域分裂合并法 | 第27页 |
| ·基于特定理论的分割方法 | 第27-29页 |
| ·基于模糊集理论的方法 | 第27-28页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于颜色空间剖分的彩色图像分割方法 | 第30-37页 |
| ·新的边缘检测方法的提出 | 第30-35页 |
| ·基于RGB空间剖分的边缘检测方法 | 第30-33页 |
| ·RGB空间的剖分 | 第30-31页 |
| ·基于RGB空间剖分的彩色图像边缘检测算法 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·基于L*a*b*空间颜色信息度量的边缘检测方法 | 第33-35页 |
| ·L*a*b*空间立方体的构造 | 第33-34页 |
| ·基于L*a*b*空间颜色信息度量的边缘检测方法 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35页 |
| ·基于颜色空间剖分的彩色图像分割 | 第35-36页 |
| ·基于颜色空间剖分的彩色图像分割方法 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-38页 |
| ·本文工作总结 | 第37页 |
| ·未来工作展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
