图像分割技术研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·题目研究的意义 | 第8-11页 |
| ·数字图像处理技术 | 第8-9页 |
| ·图像分割技术 | 第9-10页 |
| ·题目研究意义 | 第10-11页 |
| ·图像分割技术的发展现状 | 第11-14页 |
| ·阈值分割方法 | 第11-12页 |
| ·边缘检测方法 | 第12页 |
| ·区域提取方法 | 第12页 |
| ·结合特定理论工具的方法 | 第12-13页 |
| ·图像分割评价 | 第13页 |
| ·图像分割技术研究的趋势 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第14-15页 |
| 第二章 基于边缘检测的图像分割的基本理论 | 第15-28页 |
| ·图像分割的定义 | 第15-16页 |
| ·图像的特征 | 第16-19页 |
| ·图像的统计特征 | 第16页 |
| ·图像的视觉特征 | 第16-18页 |
| ·边缘是图像的重要特征 | 第18-19页 |
| ·梯度算子 | 第19-22页 |
| ·Roberts算子 | 第21页 |
| ·Sobel算子 | 第21-22页 |
| ·Prewitt算子 | 第22页 |
| ·二阶导数算子 | 第22-25页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第23-24页 |
| ·拉普拉斯高斯算法 | 第24-25页 |
| ·基于边缘检测的图像分割 | 第25-28页 |
| ·图像的预处理 | 第25-27页 |
| ·边缘检测 | 第27页 |
| ·边界闭合 | 第27-28页 |
| 第三章 基于边缘检测的灰度图像分割的实现 | 第28-41页 |
| ·图像的预处理 | 第28-32页 |
| ·灰度转换 | 第28页 |
| ·灰度拉伸 | 第28-29页 |
| ·基于DCT变换的平滑 | 第29-32页 |
| ·边缘检测 | 第32-34页 |
| ·运用微分算子确定边界 | 第32-33页 |
| ·微分算子的扩展 | 第33-34页 |
| ·基于数学形态学的边界闭合 | 第34-41页 |
| ·数学形态学基本算法 | 第34-38页 |
| ·基于数学形态学闭运算的边界闭合 | 第38-39页 |
| ·结构元素的选取 | 第39-41页 |
| 第四章 利用颜色信息消除彩色图像的过度分割 | 第41-46页 |
| ·色彩空间的选择 | 第41-43页 |
| ·基于子块划分的色调统计 | 第43-44页 |
| ·基于子块的区域生长技术 | 第44-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-50页 |
