| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究课题的目的及意义 | 第10页 |
| ·数学形态学发展简史 | 第10-12页 |
| ·数学形态学与数字图象处理 | 第12-13页 |
| ·图像分割概述 | 第13-14页 |
| ·分水岭算法概述 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 数学形态学基本原理 | 第18-28页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·数学形态学基本原理 | 第19-22页 |
| ·二值形态学 | 第19-20页 |
| ·灰度形态学 | 第20-22页 |
| ·形态学重建 | 第22-26页 |
| ·二值图象的重建 | 第22-24页 |
| ·灰度图象的计算 | 第24-26页 |
| ·灰度重建的应用 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图像与图像分割 | 第28-36页 |
| ·图象概述 | 第28-29页 |
| ·图象分割 | 第29-31页 |
| ·图象分割概述 | 第29-30页 |
| ·图象分割定义 | 第30页 |
| ·图象分割算法分类 | 第30-31页 |
| ·数学形态学的基本思想和基本运算 | 第31-32页 |
| ·图像分割方法 | 第32-35页 |
| ·几种典型的分割方法 | 第33-34页 |
| ·其它结合特定理论工具的分割方法 | 第34-35页 |
| ·特殊图象的分割方法 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第4章 改进的分水岭算法在图像分割中的应用 | 第36-56页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·分水岭分割算法原理 | 第37页 |
| ·分水岭算法的数学模型 | 第37-40页 |
| ·传统分水岭算法的缺点 | 第40-42页 |
| ·分水岭法的步骤 | 第42-48页 |
| ·应用形态滤波对Luc Vincent算法进行改进 | 第42-45页 |
| ·强滤波器与传统滤波器的比较 | 第45-46页 |
| ·分水岭的改进及实验结果讨论 | 第46-48页 |
| ·对分水岭结果的后期处理 | 第48-55页 |
| ·区域合并技术 | 第48-49页 |
| ·合并代价的选择 | 第49-50页 |
| ·邻域图应用于合并算法 | 第50-52页 |
| ·全局最优合并算法的提出 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第62页 |