| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-32页 |
| ·基本概念 | 第12-15页 |
| ·图像和数字图像 | 第12-14页 |
| ·图像分割的定义 | 第14-15页 |
| ·图像分割研究的发展和意义 | 第15-18页 |
| ·图像技术的发展 | 第15-16页 |
| ·图像分割在图像技术中的地位 | 第16-17页 |
| ·图像分割研究的三个层次 | 第17-18页 |
| ·图像分割算法的研究现状 | 第18-30页 |
| ·基于像素的图像分割算法 | 第18-24页 |
| ·基于边缘的图像分割算法 | 第24-27页 |
| ·基于区域的图像分割算法 | 第27-29页 |
| ·其它特殊的图像分割算法 | 第29-30页 |
| ·本文组织 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第二章 图像分割质量的评价研究 | 第32-42页 |
| ·图像分割质量的评价方法 | 第32-33页 |
| ·图像分割质量的评价准则 | 第33-38页 |
| ·定性准则 | 第33-34页 |
| ·定量准则 | 第34-37页 |
| ·评价准则的分析与比较 | 第37-38页 |
| ·图像分割质量的评价目标 | 第38-39页 |
| ·图像分割质量的评价框架 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于判决域自动约束的阈值分割算法 | 第42-64页 |
| ·最大类间方差法(OTSU法)的基本原理 | 第42-44页 |
| ·最大类间方差法(OTSU法)的推广 | 第44-51页 |
| ·由单阈值分割推广双阈值多阈值分割 | 第44-46页 |
| ·由一维阈值分割推广到二维阈值分割 | 第46-51页 |
| ·各种算法的复杂度估计 | 第51页 |
| ·基于判决域自动约束的二维OTSU阈值分割算法 | 第51-58页 |
| ·二维Otsu算法的各种改进方法 | 第51-53页 |
| ·基于判决于域自动约束(VSAR)的二维Otsu阈值分割算法 | 第53-57页 |
| ·算法的仿真结果与数据分析 | 第57-58页 |
| ·最大熵方法的基本原理和推广 | 第58-61页 |
| ·最大熵阈值分割算法的基本原理 | 第58-59页 |
| ·最大熵阈值分割算法的推广 | 第59-61页 |
| ·基于判决域自动约束的二维最大熵法 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第四章 图像分割在汽车牌照识别中的应用研究 | 第64-80页 |
| ·汽车牌照的定位研究 | 第64-71页 |
| ·车牌定位的技术介绍 | 第64-66页 |
| ·一种基于边缘跳变统计的车牌定位方法 | 第66-71页 |
| ·汽车牌照的字符分割 | 第71-76页 |
| ·汽车牌照的字符分割技术介绍 | 第71-72页 |
| ·汽车牌照的字符分割 | 第72-76页 |
| ·车牌定位和车牌字符分割中的图像分割算法 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第五章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·研究工作的总结 | 第80页 |
| ·研究的展望 | 第80-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录 | 第86页 |