| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第7-9页 |
| 1.2 影像分割的发展历史及研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文所做的主要研究工作 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 分水岭变换原理及图像梯度特征的提取 | 第13-31页 |
| 2.1 影像分割的定义 | 第13页 |
| 2.2 分水岭变换的基本原理 | 第13-14页 |
| 2.3 空域中影像梯度特征的提取 | 第14-22页 |
| 2.3.1 图像的梯度定义及表征 | 第15-16页 |
| 2.3.2 Roberts算子求解图像的梯度 | 第16-17页 |
| 2.3.3 Prewitt梯度算子 | 第17页 |
| 2.3.4 Sobel梯度算子求取影像的梯度 | 第17-18页 |
| 2.3.5 Laplacian算子 | 第18-19页 |
| 2.3.6 Canny边缘检测算子 | 第19-20页 |
| 2.3.7 数学形态学梯度 | 第20-22页 |
| 2.4 频域中影像梯度特征的提取 | 第22-28页 |
| 2.5 多光谱图像的各波段梯度特征的组合方法 | 第28-29页 |
| 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 分水岭变换中标记图像的获取方法研究与改进 | 第31-53页 |
| 3.1 阈值分割 | 第31-35页 |
| 3.2 基于扩展最小变换的标记图像的获取 | 第35-40页 |
| 3.3 基于影像梯度特征阈值分割的标记图像的获取 | 第40-43页 |
| 3.4 基于影像纹理特征阈值分割的标记图像的获取 | 第43-51页 |
| 3.4.1 影像纹理特征的获取 | 第43-49页 |
| 3.4.2 基于影像纹理特征的标记图像的获取及参数设置 | 第49-51页 |
| 本章小结 | 第51-53页 |
| 4 标记分水岭变换的实验及结果分析 | 第53-69页 |
| 4.1 梯度图像的直接分水岭变换 | 第53-54页 |
| 4.2 基于扩展最小标记的分水岭变换及结果分析 | 第54-57页 |
| 4.3 基于梯度影像阈值分割的标记分水岭变换 | 第57-60页 |
| 4.4 基于纹理特征标记的分水岭变换 | 第60-63页 |
| 4.5 基于多光谱图像的标记分水岭变换 | 第63-65页 |
| 4.6 加入已有边缘信息的标记分水岭分割 | 第65-66页 |
| 本章小结 | 第66-69页 |
| 5 总结及展望 | 第69-71页 |
| 5.1 论文所做的主要工作 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-86页 |