| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·基于区域的图像分割技术 | 第15-21页 |
| ·基于边缘的图像分割技术 | 第21-24页 |
| ·结合特定的理论和工具的图像分割技术 | 第24-29页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第29-30页 |
| ·本文的内容安排 | 第30-33页 |
| 第2章 基于过渡区的图像分割方法研究 | 第33-67页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于过渡区提取的图像分割理论框架 | 第33-45页 |
| ·基于梯度的过渡区提取方法 | 第33-40页 |
| ·非梯度法提取 | 第40-44页 |
| ·过渡区的广义定义 | 第44-45页 |
| ·基于方向信息测度的多尺度图像过渡区提取与分割方法 | 第45-55页 |
| ·小波一般性质 | 第47-48页 |
| ·基于方向信息测度的多尺度过渡区提取 | 第48-52页 |
| ·基于方向信息测度的多尺度图像过渡区提取与分割步骤 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·算法运算时间分析 | 第54-55页 |
| ·基于邻域一致性测度的图像过渡区提取与分割方法 | 第55-59页 |
| ·邻域一致性测度 | 第55-56页 |
| ·基于邻域一致性测度的图像过渡区提取与分割步骤 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·算法运算时间分析 | 第59页 |
| ·基于模糊熵区域非一致性测度的图像过渡区提取与分割方法 | 第59-66页 |
| ·图像模糊熵区域非一致性测度 | 第60-62页 |
| ·基于模糊熵区域非一致性测度的图像过渡区提取与分割步骤 | 第62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-65页 |
| ·算法运算时间分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第3章 基于区域分类的自适应混合滤波方法研究 | 第67-75页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·均值滤波算法分析 | 第68页 |
| ·中值滤波算法分析 | 第68-69页 |
| ·基于区域分类的自适应混合滤波 | 第69-71页 |
| ·模糊算法 | 第70页 |
| ·基于区域分类的自适应混合滤波步骤 | 第70-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-74页 |
| ·保护细节性能分析 | 第71-72页 |
| ·滤波性能分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 基于过渡区的多阈值图像分割方法研究 | 第75-83页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·多阈值分割算法 | 第75-78页 |
| ·过渡区的提取 | 第75-76页 |
| ·基于聚类的图像区域分类 | 第76-77页 |
| ·最佳阈值个数的选取 | 第77-78页 |
| ·基于图像过渡区提取的多阈值分割步骤 | 第78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-81页 |
| ·系数ρ对代价函数的影响 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 基于单演相位的多尺度纹理图像分割方法研究 | 第83-97页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·人的视觉机理特性 | 第84-85页 |
| ·基于单演信号多尺度小波变换的纹理特征提取 | 第85-91页 |
| ·Gabor函数 | 第85-86页 |
| ·Gabor小波 | 第86-87页 |
| ·多通道Gabor滤波器组设计 | 第87-89页 |
| ·单演信号多通道滤波器组设计 | 第89-91页 |
| ·简单方向滤波器 | 第91-92页 |
| ·纹理度量 | 第92-93页 |
| ·基于视觉特性的纹理分割 | 第93-94页 |
| ·实验结果与分析 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第6章 基于过渡区的多尺度工业X光图像焊缝缺陷分割方法研究 | 第97-113页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·缺陷的分类 | 第97-100页 |
| ·焊缝缺陷分级 | 第100-103页 |
| ·焊缝缺陷分割 | 第103-106页 |
| ·分割结果及分析 | 第106页 |
| ·缺陷识别 | 第106-111页 |
| ·实验结果与分析 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 结论 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-133页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135页 |
