| 全文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 致谢 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1． 图像处理技术概论 | 第8-10页 |
| 1．2． 算法序列的优化问题 | 第10-11页 |
| 1．3． 算法的评价标准与图像的评价标准 | 第11-13页 |
| 1．4． 图像处理的自动规划的问题 | 第13页 |
| 1．5． 算法序列的综合研究 | 第13-14页 |
| 1．6． 研究的目的和主要内容 | 第14-15页 |
| 1．7． 本文的主要创新 | 第15-16页 |
| 第二章 算法序列优化的动态规划链方法 | 第16-25页 |
| 2．1． 图像处理的算法序列网络模型 | 第16-17页 |
| 2．2． 动态规划的一般理论 | 第17-19页 |
| 2．2．1． 动态规划与最短路问题 | 第17-18页 |
| 2．2．2． 动态规划的基本理论 | 第18-19页 |
| 2．3． 图像处理问题的特殊性 | 第19-20页 |
| 2．4． 图像处理算法序列优化的动态规划链方法 | 第20-24页 |
| 2．4．1． 规划链 | 第21-22页 |
| 2．4．2． 规划链的链值 | 第22-23页 |
| 2．4．3． 规划与建模同步机制 | 第23页 |
| 2．4．4． 规划链的进化和方向性 | 第23-24页 |
| 2．5． 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 算法序列优劣的评价体系与指标函数集 | 第25-35页 |
| 3．1． 图像空间 | 第25-26页 |
| 3．2． 随机过程与图像 | 第26-29页 |
| 3．2．1． 随机过程 | 第26-28页 |
| 3．2．2． 图像样本 | 第28-29页 |
| 3．3． 图像的序参量 | 第29页 |
| 3．4． 基于随机过程数字特征的图像评价指标函数集 | 第29-31页 |
| 3．5． 其他指标函数 | 第31-33页 |
| 3．5．1． 幅度指标 | 第31页 |
| 3．5．2． 一阶直方图特征指标 | 第31-32页 |
| 3．5．3． 一阶直方图特征指标 | 第32页 |
| 3．5．4． 熵特征指标 | 第32页 |
| 3．5．5． 基于不变矩方法的指标函数 | 第32-33页 |
| 3．6． 算法网络的终端指标函数 | 第33-34页 |
| 3．7． 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 图像分割问题的算法序列网络建模与规划 | 第35-52页 |
| 4．1． 图像分割问题的算法序列网络 | 第35-36页 |
| 4．2． 算法序列网络建模之一——图像预处理 | 第36-43页 |
| 4．2．1． 直方图修正算法 | 第37-38页 |
| 4．2．2． 均值滤波算法 | 第38-39页 |
| 4．2．3． 中值滤波算法 | 第39页 |
| 4．2．4． 高斯（Gaussian）滤波算法 | 第39-41页 |
| 4．2．5． 小波滤波算法 | 第41-42页 |
| 4．2．6． 边缘保持滤波算法 | 第42-43页 |
| 4．3． 算法序列网络建模之二——边缘检测 | 第43-47页 |
| 4．3．1． Sobel算子 | 第43-44页 |
| 4．3．2． Prewitt算子 | 第44页 |
| 4．3．3． Roberts算子 | 第44-45页 |
| 4．3．4． 零交叉算子 | 第45-46页 |
| 4．3．5． LoG算子 | 第46-47页 |
| 4．3．6． Canny算子 | 第47页 |
| 4．4． 算法序列网络建模之三——边缘连接 | 第47-49页 |
| 4．4．1． 滤波连接算法 | 第48页 |
| 4．4．2． 有限连接算法 | 第48-49页 |
| 4．5． 图像分割算法网络的指标函数集 | 第49-51页 |
| 4．6． 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验与讨论 | 第52-80页 |
| 5．1． 实验过程概述 | 第52-53页 |
| 5．2． 算法网络中各规划链的生长 | 第53-57页 |
| 5．3． 规划链方法的效用讨论 | 第57-59页 |
| 5．4． 小结 | 第59-60页 |
| 附图 | 第60-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6．1． 总结 | 第80-81页 |
| 6．2． 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |