| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 插图索引 | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第15-25页 |
| ·非均匀光照图像灰度校正的研究现状 | 第16-20页 |
| ·非均匀光照图像分割的研究现状 | 第20-25页 |
| ·存在的问题 | 第25-26页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第26-27页 |
| ·论文内容章节安排 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第2章 非均匀光照图像的小波域灰度拉升与快速阈值分割算法 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·小波域上非均匀光照图像的Otsu 灰度拉升 | 第31-35页 |
| ·Otsu 图像分割方法介绍 | 第31-32页 |
| ·图像的小波变换 | 第32-33页 |
| ·图像小波域上的灰度拉升 | 第33-35页 |
| ·基于二维最小Tsallis 交叉熵和粒子群优化算法的快速图像分割 | 第35-40页 |
| ·图像的灰度-梯度直方图 | 第36-38页 |
| ·最小Tsallis 交叉熵 | 第38-39页 |
| ·基于灰度拉升和二维最小Tsallis 交叉熵的快速图像分割方法 | 第39-40页 |
| ·实验结果及其分析 | 第40-43页 |
| ·结论 | 第43-45页 |
| 第3章 基于能量最小化的Retinex 灰度校正与改进的PCNN 图像分割 | 第45-63页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·基于能量最小化的Retinex 灰度修正 | 第47-54页 |
| ·Retinex 图像增强 | 第47-48页 |
| ·非均匀光照的基函数表示 | 第48-49页 |
| ·基于能量最小化的灰度校正 | 第49-54页 |
| ·光照鲁棒的PCNN 图像分割 | 第54-61页 |
| ·基于PCNN 的图像分割模型 | 第54-55页 |
| ·简化的PCNN 模型及图像分割 | 第55-56页 |
| ·模型中的参数自适应设定 | 第56-57页 |
| ·图像的区域互信息量 | 第57-59页 |
| ·光照鲁棒的PCNN 自适应图像分割算法 | 第59页 |
| ·实验结果及其分析 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第61-63页 |
| 第4章 光照鲁棒的同步估计非均匀光照的FCM 图像分割算法 | 第63-71页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·光照鲁棒的FCM 模糊聚类 | 第65-68页 |
| ·FCM 模糊聚类 | 第65-66页 |
| ·图像的非均匀光照场模型 | 第66-68页 |
| ·光照场同步估计的FCM 聚类算法 | 第68页 |
| ·实验及其结果分析 | 第68-69页 |
| ·实验及其结果分析 | 第68-69页 |
| ·主要参数说明 | 第69页 |
| ·结论 | 第69-71页 |
| 第5章 基于主成分分析与非均匀光照估计的彩色细胞图像分割 | 第71-82页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·PCA 主成分析 | 第72-73页 |
| ·主成分分析 | 第72-73页 |
| ·主成分分量的贡献度 | 第73页 |
| ·基于PCA 分析的彩色细胞图像分割与非均匀光照估计 | 第73-75页 |
| ·图像第一主分量上的分割与非均匀光照估计 | 第74-75页 |
| ·图像第二主分量的分割 | 第75页 |
| ·各分量的分割结果合成 | 第75页 |
| ·实验结果仿真及结果分析 | 第75-81页 |
| ·结论 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第93-94页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的与本课题相关的项目 | 第94页 |
