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基于形态学与模糊理论的图像分割算法研究与应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·引言第7-8页
   ·图像分割的定义第8页
   ·目前使用的图像分割算法第8-11页
     ·边缘检测第8-9页
     ·区域的生长和分裂合并第9页
     ·阈值分割第9-10页
     ·其他分割方法第10-11页
   ·本文主要工作与论文结构第11-13页
     ·本文主要工作第11-12页
     ·本文的结构第12-13页
第二章 数学形态学与模糊集合论第13-22页
   ·数学形态学第13-15页
     ·膨胀第13-14页
     ·腐蚀第14-15页
     ·开运算和闭运算第15页
   ·灰度图像的形态学处理第15-17页
     ·膨胀第15-16页
     ·腐蚀第16-17页
   ·模糊集合概念第17-20页
     ·模糊集合第17-18页
     ·模糊集的运算第18-19页
     ·模糊集的模糊度第19页
     ·模糊关系第19页
     ·模糊关系的运算第19-20页
     ·模糊关系的合成第20页
   ·小结第20-22页
第三章 连续点过滤与多尺度跟踪相结合的边缘检测算法第22-31页
   ·引言第22页
   ·常见的边缘检测算法第22-25页
     ·常见的边缘检测算子第22-24页
     ·其他边缘检测算法第24-25页
   ·连续点检测算法第25-28页
     ·利用小波分解生成多尺度梯度值图像第25-26页
     ·连续点过滤检测算法第26-27页
     ·多尺度跟踪算法第27-28页
   ·实验结果第28-30页
   ·结束语第30-31页
第四章 基于模糊关系与分水岭的图像分割算法及应用第31-42页
   ·引言第31页
   ·图像预处理第31页
     ·用数学形态学对图像滤波第31页
     ·求出图像的梯度图第31页
   ·分水岭算法第31-34页
   ·基于模糊关系与分水岭的图像分割算法第34-36页
     ·模糊 C 均值聚类算法第34-35页
     ·模糊关系及几个定义第35-36页
     ·利用模糊关系合并相似区域第36页
   ·实验结果第36-41页
   ·结束语第41-42页
第五章 总结与展望第42-43页
   ·研究成果第42页
   ·展 望第42-43页
致谢第43-44页
参考文献第44-48页
附录 攻读硕士期间完成的论文第48页

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