融合边缘与区域生长的彩色图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文内容和重点 | 第14页 |
| ·论文组织和结构 | 第14-16页 |
| 第2章 图像分割的研究 | 第16-32页 |
| ·基于边缘的灰度图像分割方法 | 第16-20页 |
| ·微分算子 | 第16-17页 |
| ·LOG算子 | 第17-18页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第18-19页 |
| ·改进Canny边缘检测方法 | 第19-20页 |
| ·实验结果及分析 | 第20页 |
| ·色彩空间与色彩度量 | 第20-28页 |
| ·面向设备的色彩空间 | 第21-24页 |
| ·面向视觉感知的色彩空间 | 第24-26页 |
| ·均匀色彩空间 | 第26-27页 |
| ·色差度量 | 第27-28页 |
| ·基于区域生长的彩色图像分割方法 | 第28-31页 |
| ·串行方法 | 第28-29页 |
| ·并行方法 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于小波变换的边缘检测算法 | 第32-48页 |
| ·小波变换基础 | 第32-38页 |
| ·小波变换的基本定义 | 第32-33页 |
| ·小波变换的实现原理 | 第33-38页 |
| ·双树复小波变换基础 | 第38-44页 |
| ·一维双树复小波变换 | 第38-40页 |
| ·二维双树实小波变换 | 第40-42页 |
| ·二维双树复小波变换 | 第42-44页 |
| ·基于小波变换模极大的边缘检测方法 | 第44-47页 |
| ·基本原理 | 第44-45页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 融合边缘与区域的彩色图像分割算法 | 第48-64页 |
| ·空域平滑滤波基本原理 | 第48-51页 |
| ·中值滤波 | 第48-50页 |
| ·双边滤波 | 第50-51页 |
| ·基于DT-CWT的无监督彩色图像分割方法 | 第51-58页 |
| ·自适应滤波 | 第52-54页 |
| ·复小波域边缘映射 | 第54-56页 |
| ·自动种子选取 | 第56-57页 |
| ·区域生长 | 第57-58页 |
| ·区域合并 | 第58页 |
| ·实验结果分析与评价 | 第58-63页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·分析与评价 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第70页 |
