| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·自适应阈值分割技术的研究动态 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 典型的自适应阈值分割算法 | 第12-19页 |
| ·全局自适应阈值分割算法 | 第12-16页 |
| ·最大类间方差法(Otsu 法) | 第12-15页 |
| ·最小误差法(Kittler 法) | 第15-16页 |
| ·局部自适应阈值分割算法 | 第16-17页 |
| ·Niblack 法 | 第16页 |
| ·Sauvola 法 | 第16-17页 |
| ·Tsallis 交叉熵阈值分割算法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于灰度-梯度二维对称 Tsallis 交叉熵的阈值分割 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·新的二维对称 Tsallis 交叉熵的阈值分割 | 第19-23页 |
| ·灰度-梯度二维直方图 | 第19-21页 |
| ·对称 Tsallis 交叉熵的阈值分割 | 第21-22页 |
| ·快速递推算法 | 第22-23页 |
| ·改进的混沌小生境粒子群算法的阈值向量搜索 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法 | 第23页 |
| ·基于 tent 映射的混沌小生境粒子群算法的阈值向量搜索 | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-29页 |
| ·分割效果对比 | 第24-27页 |
| ·运行时间对比 | 第27-29页 |
| ·均匀性测度对比 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·灰度波动分割的基本原理 | 第30-32页 |
| ·灰度波动局部阈值分割的实现 | 第32-34页 |
| ·潜在波峰点和波谷点的搜索 | 第32页 |
| ·首个波峰点或波谷点的搜索 | 第32页 |
| ·定位大尺度波峰点或波谷点 | 第32-33页 |
| ·局部阈值分割 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-38页 |
| ·分割效果对比 | 第36-37页 |
| ·对阈值T 和浮动参数 ?的讨论 | 第37页 |
| ·耗时的测试 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 自适应阈值分割算法的实际测试及分析 | 第39-49页 |
| ·检测图像预处理 | 第39-42页 |
| ·图像滤波去噪 | 第39-40页 |
| ·克服光照不均匀 | 第40-42页 |
| ·本文算法的实现 | 第42-43页 |
| ·对称 Tsallis 交叉熵全局算法的实现 | 第42-43页 |
| ·灰度波动局部阈值分割算法的实现 | 第43页 |
| ·工业检测图像中的实际测试及分析 | 第43-48页 |
| ·对称 Tsallis 交叉熵全局算法的实际测试及分析 | 第44-46页 |
| ·灰度波动局部阈值分割算法的实际测试及分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 主要结论与展望 | 第49-51页 |
| ·主要结论 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |
