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基于水平集与图切理论的植物图像分割方法研究

摘要第1-3页
Abstract第3-8页
第1章 引言第8-14页
   ·研究背景第8-9页
   ·植物图像分割的意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·本文的工作内容第11-12页
   ·本文的创新点第12-14页
第2章 植物图像预处理技术第14-22页
   ·植物图像特点分析第14-15页
     ·叶片图像特点第14页
     ·花卉图像特点第14-15页
   ·植物图像预处理第15-17页
     ·植物图像灰度化第15-16页
     ·植物图像滤波第16-17页
     ·植物图像增强第17页
   ·实验对比第17-20页
     ·植物图像中值滤波方法实验第17-18页
     ·植物图像不同滤波方法实验对比第18-19页
     ·植物图像增强实验第19-20页
   ·本章小结第20-22页
第3章 基于局部区域约束水平集方法的植物图像分割第22-48页
   ·图像分割方法简介第22-23页
     ·阈值法第22页
     ·边缘检测法第22-23页
     ·区域分割法第23页
   ·几何活动轮廓模型第23-29页
     ·参数活动轮廓模型第23-24页
     ·测地活动轮廓模型第24-26页
     ·MS 模型第26-27页
     ·CV 模型第27-29页
   ·基于局部区域的 CV 模型第29-32页
     ·算法原理第29-31页
     ·算法流程第31-32页
   ·基于局部区域约束水平集方法的植物图像分割实验第32-38页
     ·花卉图像分割第32-33页
     ·叶片图像分割第33-34页
     ·局部区域约束的水平集分割方法的参数测试第34-35页
     ·局部区域约束的水平集分割方法的鲁棒性测试第35-37页
     ·分割方法效果对比第37-38页
   ·基于局部区域约束的水平集方法分割植物图像存在的问题第38-42页
     ·前景和背景灰度不均匀第38-39页
     ·植物图像局部区域约束的水平集分割的后处理第39-40页
     ·花朵和叶片多目标的分割第40-41页
     ·花朵和叶片同时存在的分割第41-42页
   ·不同颜色空间的植物图像分割第42-46页
     ·RGB 颜色空间局部区域约束的水平集分割第42-44页
     ·YCbCr 颜色空间局部区域约束的水平集分割第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第4章 基于 Normalized Cuts 的植物图像分割第48-64页
   ·图谱分割理论第48-50页
     ·图的割第49页
     ·基于割值的图论分割第49-50页
   ·基于 Ncuts 的分割方法第50-57页
     ·算法原理第51-56页
     ·算法的流程第56页
     ·算法的改进方向第56-57页
   ·基于 Ncuts 的植物图像分割第57-60页
     ·多目标植物花朵图像分割第57-58页
     ·多目标植物叶片图像分割第58-59页
     ·植物图像 Ncuts 分割算法的参数测试第59-60页
   ·Ncuts 和其他分割方法对比第60-62页
     ·Ncuts 和其他分割方法对比第60-61页
     ·Ncuts 分割算法的鲁棒性测试第61-62页
   ·复杂背景多目标的植物图像 Ncuts 分割第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第5章 结论第64-66页
   ·本文工作内容总结第64-65页
   ·进一步的研究展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第72页

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