粗糙集理论在彩色图像分割中的应用研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-17页
·图像处理概述	第9-13页
·粗糙集理论的研究背景	第13页
·论文的选题和研究意义	第13-14页
·本文的主要工作和内容安排	第14-17页
第二章 彩色图像分割	第17-37页
·彩色图像分割	第17-23页
·彩色图像的属性	第17-20页
·图像分割的定义	第20-23页
·颜色空间	第23-26页
·传统的彩色图像分割方法	第26-35页
·直方图阈值法	第27-28页
·色彩空间聚类	第28-29页
·基于区域的分割方法	第29-30页
·边缘检测的分割方法	第30-31页
·基于模糊技术的方法	第31-32页
·基于神经网络的方法	第32-33页
·基于模型的技术	第33-34页
·基于物理的技术	第34-35页
·本章小结	第35-37页
第三章 粗糙集理论	第37-43页
·概念与可定义集	第37-39页
·近似空间	第39-40页
·上下近似	第40页
·粗糙集	第40-41页
·概率型粗糙集模型	第41-42页
·本章小结	第42-43页
第四章 粗糙集理论在彩色图像分割中的应用	第43-61页
·应用原理	第43-44页
·基本直方图与Histon 直方图	第44-45页
·粗糙度直方图	第45-46页
·实验设计与分析	第46-59页
·实验设计	第46-47页
·实验流程与实验结果	第47-57页
·实验结果分析	第57-59页
·本章小结	第59-61页
第五章 总结	第61-63页
·本文主要工作总结	第61-62页
·前景展望	第62-63页
参考文献	第63-67页
致谢	第67-69页
攻读硕士学位期间发表的论文	第69页