基于分水岭和欧拉数原理的智能计数方法的研究与开发
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·论文背景 | 第11-13页 |
| ·图像分割概念和理论 | 第11-12页 |
| ·图像分割的应用 | 第12页 |
| ·问题的提出 | 第12-13页 |
| ·图像分割方法 | 第13-15页 |
| ·几种常用的图像分割方法 | 第13-14页 |
| ·本文采用的图像分割技术 | 第14-15页 |
| ·图像分割和计数过程 | 第15-17页 |
| ·图像预处理 | 第15-16页 |
| ·图像分割 | 第16页 |
| ·目标物体的计数 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| ·本文各章内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 经典分水岭算法介绍 | 第19-29页 |
| ·分水岭算法的基本思想 | 第19-21页 |
| ·前人在分水岭图像分割领域的成果 | 第21-27页 |
| ·几种分水岭算法介绍 | 第21-22页 |
| ·一种经典高效快速的分水岭分割算法 | 第22-27页 |
| ·分水岭算法的应用 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一种新的分水岭图像分割方法 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·该分割算法的具体实现过程 | 第29-34页 |
| ·排序过程 | 第29-30页 |
| ·对目标物体的标记过程 | 第30-32页 |
| ·模拟浸水过程 | 第32-34页 |
| ·分割算法的具体实验分析 | 第34-36页 |
| ·分割算法具体实现步骤的例子 | 第34-35页 |
| ·非粘连物体分割的例子 | 第35-36页 |
| ·粘连物体分割的例子 | 第36页 |
| ·本文算法的伪代码 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 新算法和经典算法比较 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·从数据结构进行对比 | 第40-41页 |
| ·模拟浸水过程中的对比 | 第41-43页 |
| ·新盆地发现过程的对比 | 第43-44页 |
| ·具体分割结果的对比 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 目标物体的计数 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·传统欧拉数计算公式 | 第46-48页 |
| ·全局计算公式 | 第46-47页 |
| ·局部计算公式 | 第47-48页 |
| ·计算欧拉数新公式的引入 | 第48-49页 |
| ·扫描方式 | 第48页 |
| ·图段定义 | 第48-49页 |
| ·相邻数定义 | 第49页 |
| ·统一的公式 | 第49-50页 |
| ·利用新公式对具体的图片进行计数 | 第50-53页 |
| ·对人工构建的简单图片的计数 | 第50-52页 |
| ·对实际图片的计数 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本论文要点及主要成果 | 第55页 |
| ·论文进一步的工作展望 | 第55-57页 |
| ·分水岭图像分割算法方面 | 第55-56页 |
| ·图像欧拉数方面 | 第56页 |
| ·硬件实现方面 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62页 |
