| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·图像分割的重要意义和应用前景 | 第8-10页 |
| ·图像分割方法研究现状 | 第10-17页 |
| ·阈值分割方法 | 第10-12页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第12-13页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第13-14页 |
| ·结合特定理论工具的分割方法 | 第14-16页 |
| ·图像分割方法的评价标准 | 第16-17页 |
| ·本文主要内容 | 第17-18页 |
| 2 边缘检测 | 第18-28页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·常见的几种边缘检测算子 | 第19-25页 |
| ·Robert 算子 | 第19页 |
| ·Sobel 算子 | 第19页 |
| ·Prewitt 算子 | 第19-20页 |
| ·LoG 算子 | 第20-21页 |
| ·Canny 算子 | 第21-25页 |
| ·几种边缘检测算子的性能比较 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 数学形态学 | 第28-36页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第29-32页 |
| ·灰度腐蚀 | 第29-31页 |
| ·灰度膨胀 | 第31-32页 |
| ·形态学开运算和闭运算 | 第32-34页 |
| ·多尺度形态学算子 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于分水岭和多尺度形态学梯度算子的图像分割算法 | 第36-51页 |
| ·分水岭算法介绍 | 第36-38页 |
| ·基本原理 | 第36页 |
| ·直观定义 | 第36-37页 |
| ·算法定义 | 第37页 |
| ·算法实现步骤 | 第37-38页 |
| ·本文分割方案设计 | 第38-40页 |
| ·颜色空间的选取 | 第40-41页 |
| ·YUV 空间 | 第40-41页 |
| ·YIQ 空间 | 第41页 |
| ·YCbCr 空间 | 第41页 |
| ·彩色图像的边缘信息提取 | 第41-43页 |
| ·形态学滤波 | 第43-44页 |
| ·多尺度形态学梯度的计算与调整 | 第44-50页 |
| ·梯度计算 | 第44-45页 |
| ·峰值增强 | 第45页 |
| ·谷底填充 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 全文总结 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第57-58页 |
| 附录2 算法仿真程序 | 第58-61页 |