基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.1 彩色图像分水岭分割 | 第11页 |
| 1.2.2 彩色图像分割与医学图像 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要贡献和章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文的主要工作与创新 | 第12页 |
| 1.3.2 论文主要章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基本理论知识 | 第14-26页 |
| 2.1 数学形态学 | 第14-22页 |
| 2.1.1 二值形态学 | 第14-16页 |
| 2.1.2 灰度形态学 | 第16-19页 |
| 2.1.3 柔性形态学 | 第19-22页 |
| 2.2 分水岭分割 | 第22-25页 |
| 2.2.1 基本原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 直观定义 | 第24-25页 |
| 2.2.3 算法实现步骤 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于RGB的分水岭彩色图像分割 | 第26-36页 |
| 3.1 RGB颜色空间 | 第26-27页 |
| 3.2 基于形态学梯度的分水岭RGB图像分割 | 第27-30页 |
| 3.2.1 改进的彩色梯度算法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 改进的分水岭分割 | 第28-29页 |
| 3.2.3 算法流程 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果及其分析 | 第30-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于HSI的分水岭彩色图像分割 | 第36-46页 |
| 4.1 HSI颜色空间 | 第36-37页 |
| 4.2 基于形态学梯度的分水岭HSI图像分割 | 第37-40页 |
| 4.2.1 基本的柔性形态学梯度算子 | 第37页 |
| 4.2.2 彩色形态学梯度图 | 第37-39页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果及其分析 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 分水岭算法在眼前节图像中的应用 | 第46-48页 |
| 5.1 医学图像的分割处理 | 第46页 |
| 5.2 基于分水岭算法的眼前节图像分割 | 第46-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 研究生期间发表论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
