基于视觉感知特性的彩色图像分割

中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
第1章 绪论	第10-18页
·课题的研究背景	第10-12页
·图像分割的研究意义	第10-11页
·图像分割的应用领域	第11-12页
·彩色图像分割算法的发展和现状	第12-15页
·课题研究内容	第15-16页
·论文结构	第16-17页
·本章小结	第17-18页
第2章 基于颜色和纹理的分割方法	第18-34页
·彩色空间转换和分析	第18-22页
·颜色空间的基本性质	第18页
·RGB 颜色空间	第18-20页
·HIS 模型	第20页
·TekHVCT 模型	第20页
·XYZ 模型	第20-21页
·CIELab 和 CIELuv 模型	第21页
·其他常用于电视系统的模型	第21-22页
·纹理特征和分析	第22-25页
·提取纹理的方法	第22-23页
·两种纹理分割方法的实例	第23-25页
·常用彩色图像分割方法分析	第25-32页
·基于像素的分割方法	第25-27页
·基于区域的图像分割方法	第27-28页
·基于边缘的分割方法	第28-31页
·其他分割方法	第31-32页
·结论	第32-34页
第3章 人类视觉的 JND特性	第34-37页
·人类视觉的最小可觉差 (JND)	第34-35页
·JND 算法实现	第35-37页
第4章 模糊 C均值聚类算法	第37-41页
·模糊聚类理论和 FCM 算法	第37-39页
·模糊聚类理论	第37-38页
·模糊 C 均值聚类算法	第38-39页
·改进的 sFCM 算法	第39-41页
第5章 实验结果和分析	第41-50页
·实验条件和数据	第41页
·实验评价方法	第41-42页
·实验分析	第42-50页
第6章 总结	第50-52页
·本文完成的工作	第50页
·论文不足之处和改进方向	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-55页
在校期间已发表论文	第55页