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复杂背景下的灰度图像分割算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·本文研究工作的意义与目的第9-10页
   ·图像分割理论研究现状与发展趋势第10-12页
     ·图像分割理论研究现状第10-11页
     ·图像分割理论发展趋势第11-12页
   ·本文工作及其结构安排第12-14页
第二章 常用图像分割算法第14-37页
   ·图像分割的基本概念第14-16页
     ·图像分割定义第14-15页
     ·图像分割算法分类第15-16页
   ·边缘检测法第16-25页
     ·梯度算子第17-19页
     ·拉普拉斯算子和LoG算子第19-22页
     ·Canny算子第22-25页
   ·阈值分割法第25-32页
     ·最小误差阈值选择法第26-28页
     ·迭代阈值分割第28页
     ·Otsu阈值选择法第28-29页
     ·阈值曲面法第29-30页
     ·分水岭阈值算法第30-32页
   ·区域分割法第32-36页
     ·区域生长法第32-34页
     ·区域分裂合并法第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 复杂背景下的灰度图像分割算法第37-83页
   ·基于数据拟合的曲面与曲线拟合原理第37-46页
     ·一般插值问题第38-39页
     ·最小二乘法第39-41页
     ·样条插值第41-44页
     ·均匀分划下曲线与曲面的拟合第44-45页
     ·非均匀分划下曲线与曲面的拟合第45-46页
   ·数学形态学分水岭变换原理第46-56页
     ·数学形态学基本运算第47-54页
     ·分水岭算法基本运算第54-56页
   ·结合多项式阈值曲面拟合法和分水岭变换法的改进算法第56-62页
     ·两种分割方法相结合实现复杂背景下的灰度图像分割第56-58页
     ·改进的多项式曲面拟合算法第58-59页
     ·改进的分水岭分割算法第59-61页
     ·结合多项式阈值曲面和分水岭变换的改进算法具体流程第61-62页
   ·算法实现和仿真分析第62-82页
     ·算法实现具体步骤第62-63页
     ·算法仿真分析第63-81页
     ·仿真结论第81-82页
   ·本章小结第82-83页
第四章 总结与展望第83-85页
   ·总结第83-84页
   ·展望第84-85页
参考文献第85-88页
致谢第88-89页
攻读学位期间发表的学术论文目录第89页

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