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 |