| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·彩色图像分割方法的发展及现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第12页 |
| ·各章节安排 | 第12-14页 |
| 2 彩色图像分割理论 | 第14-24页 |
| ·色彩空间模型的描述及其转换 | 第14-19页 |
| ·RGB 色彩空间 | 第14-15页 |
| ·HSI 色彩空间 | 第15-16页 |
| ·HSL 色彩空间 | 第16-18页 |
| ·CIE 色彩空间 | 第18-19页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第19-22页 |
| ·阈值分割方法 | 第19-20页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第20页 |
| ·分水岭方法 | 第20-21页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第21页 |
| ·JSEG 分割算法 | 第21-22页 |
| ·彩色图像分割评价准则 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于色彩编码结构算法的彩色图像预分割 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·色彩结构编码算法 | 第24-30页 |
| ·色彩结构编码的六边形岛屿层级结构 | 第24-27页 |
| ·色彩结构编码算法流程 | 第27-30页 |
| ·色彩结构编码算法评价 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 4 基于改进的梯度网络方法的进一步分割 | 第34-52页 |
| ·梯度网络方法(Gradient Network Method) | 第34-44页 |
| ·梯度网络方法的提出 | 第34-35页 |
| ·梯度网络方法 | 第35-38页 |
| ·梯度网络方法的步骤 | 第38-39页 |
| ·梯度网络方法的复杂度 | 第39页 |
| ·梯度网络方法的实验结果及性能评价 | 第39-44页 |
| ·基于色彩感知条件的梯度网络方法改进 | 第44-48页 |
| ·联合的彩色图像分割方法 | 第48-49页 |
| ·利用区域面积和区域色彩相似性特征的进一步优化 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 联合分割方法的实验结果及分析 | 第52-64页 |
| ·实验中各方法的参数调整 | 第52-53页 |
| ·实验的图像分割结果及评价指数 | 第53-60页 |
| ·实验结论和分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文工作总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72页 |