基于人工神经网络和纹理特征的马尾松图像分割方法

目录	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-8页
第1章 绪论	第8-12页
·图像分割概论	第8-9页
·应用背景	第9-10页
·本文所做的工作	第10-12页
第2章 数字图像分割技术	第12-38页
·基于阈值分割的方法	第12-25页
·基于点的全局阈值选取方法	第14-19页
·基于区域的全局阈值选取方法	第19-21页
·局部阈值法和多阈值法	第21-25页
·彩色图像的分割方法	第25-38页
·色彩空间及其转换	第25-28页
·彩色图像直方图阈值法	第28-30页
·彩色图像特征空间聚类	第30-33页
·彩色图像基于区域的方法	第33-35页
·彩色图像边缘检测	第35-36页
·彩色图像模糊技术分割	第36-38页
第3章基于人工神经网络和纹理特征的马尾松分割方法	第38-50页
·马尾松的纹理特征	第38-42页
·图像特征	第38-40页
·马尾松树干纹理的Gabor小波提取	第40-42页
·基于人工神经网络的图像分割	第42-44页
·结合纹理的神经网络分割方法	第44-50页
·BP神经网络	第44-46页
·结合纹理和神经网络的马尾松图像分割方法	第46-50页
第4章 应用实例框架	第50-54页
·相机标定原理	第50-52页
·算法应用框架	第52-54页
第5章 总结与讨论	第54-55页
参考文献	第55-61页
致谢	第61页