基于主特征量自适应选择的彩色图像分割方法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| 1．1 研究的背景及意义 | 第6-7页 |
| 1．1．1 图像分割在图像工程上的应用 | 第6-7页 |
| 1．1．2 图像分割的实际应用领域 | 第7页 |
| 1．1．3 图像分割技术的发展要求 | 第7页 |
| 1．2 论文的主要研究内容及目标 | 第7-8页 |
| 1．3 论文结构概要 | 第8-9页 |
| 第二章 彩色图像分割和颜色空间 | 第9-21页 |
| 2．1 图像分割方法 | 第9-13页 |
| 2．1．1 图像分割的一般方法 | 第9-11页 |
| 2．1．2 结合特定理论的分割技术 | 第11-12页 |
| 2．1．3 彩色图像分割研究的现状 | 第12-13页 |
| 2．2 颜色特征及颜色空间的分析 | 第13-19页 |
| 2．2．1 颜色的基本性质 | 第14-15页 |
| 2．2．2 颜色空间 | 第15-19页 |
| 2．3 本文研究的基本思路 | 第19-21页 |
| 第三章 主特征量自适应选择的图像分割方法 | 第21-38页 |
| 3．1 颜色空间转换 | 第21-23页 |
| 3．2 图像的预处理 | 第23-24页 |
| 3．3 主特征量自适应选择算法 | 第24-27页 |
| 3．3．1 确定主要特征量 | 第24-27页 |
| 3．4 直方图模糊增强 | 第27-31页 |
| 3．4．1 色调直方图的模糊增强 | 第27-29页 |
| 3．4．2 亮度直方图模糊增强 | 第29-31页 |
| 3．5 区域标号 | 第31-34页 |
| 3．5．1 根据直方图的标号过程 | 第31-32页 |
| 3．5．2 考虑空间信息的标号过程 | 第32-34页 |
| 3．6 区域合并 | 第34-37页 |
| 3．6．1 区域合并的三种方法 | 第34页 |
| 3．6．2 区域距离函数的定义 | 第34-37页 |
| 3．7 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验与结论 | 第38-48页 |
| 4．1 实验环境 | 第38页 |
| 4．2 结果与分析 | 第38-46页 |
| 4．3 图像分割算法评价 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5．1 总结 | 第48-49页 |
| 5．2 展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第51-52页 |
| Abstract | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 学位论文独创性声明 | 第59页 |
| 学位论文版权的使用授权书 | 第59页 |
