图像分割算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·图像处理的概述 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理技术 | 第10-15页 |
| ·数字图像处理的基本原理 | 第11-12页 |
| ·数字图像处理的内容 | 第12-14页 |
| ·数字图像处理的应用 | 第14-15页 |
| ·图像分割的定义及研究意义 | 第15-17页 |
| ·图像分割的定义 | 第15-16页 |
| ·图像分割的研究意义 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 灰度图像分割方法的研究 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第19-24页 |
| ·阈值法 | 第19-20页 |
| ·区域生长和分裂合并 | 第20-21页 |
| ·分类器和聚类 | 第21-22页 |
| ·基于随机场的方法 | 第22-23页 |
| ·其它基于统计学的方法 | 第23-24页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第24-27页 |
| ·并行微分算子法 | 第24-25页 |
| ·基于曲面拟合的方法 | 第25页 |
| ·基于边界曲线拟合的方法 | 第25页 |
| ·基于反应-扩散方程的方法 | 第25-26页 |
| ·串行边界查找方法 | 第26-27页 |
| ·基于形变模型的方法 | 第27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 |
| ·图像分割中的其它方法 | 第29-30页 |
| ·结合区域与边界技术的方法 | 第29页 |
| ·基于数学形态学的方法 | 第29-30页 |
| ·分割评估 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第三章 彩色图像分割的研究 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·彩色空间的表示 | 第32-40页 |
| ·RGB彩色空间 | 第32-34页 |
| ·线性彩色空间 | 第34-35页 |
| ·非线性彩色空间 | 第35-40页 |
| ·线性彩色空间和非线性彩色空间的比较 | 第40页 |
| ·彩色图像分割的方法 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于贝叶斯公式和最大熵的图像二值化 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44-48页 |
| ·实验结果与讨论 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于贝叶斯公式和最大熵的多阈值图像分割 | 第53-64页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·算法描述 | 第53-57页 |
| ·实验步骤 | 第57页 |
| ·实验结果及讨论 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-67页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录: 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
