采用基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·图像处理概述 | 第8-9页 |
| ·图像 | 第8页 |
| ·图像处理 | 第8-9页 |
| ·数字图像处理技术 | 第9-10页 |
| ·图像分割 | 第10-12页 |
| ·定义 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文的选题和研究意义 | 第12页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 彩色图像分割的研究 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·彩色空间 | 第14-19页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第15-16页 |
| ·由RGB 空间线性变换得到的空间 | 第16-17页 |
| ·由RGB 空间非线性变换得到的空间 | 第17-19页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第19-25页 |
| ·直方图阈值法 | 第19-20页 |
| ·特征空间聚类 | 第20页 |
| ·基于区域的方法 | 第20-22页 |
| ·边缘检测 | 第22-23页 |
| ·模糊方法 | 第23页 |
| ·人工神经网络 | 第23-24页 |
| ·基于物理模型的方法 | 第24-25页 |
| 第三章 种子区域生长法与分水岭算法 | 第25-31页 |
| ·种子区域生长法的基本原理及发展现状 | 第25页 |
| ·分水岭算法 | 第25-31页 |
| ·分水岭算法发展简介 | 第25-27页 |
| ·分水岭算法基本原理及分类 | 第27-28页 |
| ·分水岭算法的描述 | 第28-30页 |
| ·分水岭算法实验结果及分析 | 第30-31页 |
| 第四章 基于区域的种子区域生长法 | 第31-41页 |
| ·算法概述 | 第31-32页 |
| ·预处理步骤 | 第32-33页 |
| ·抖动处理 | 第32-33页 |
| ·中值滤波去噪声 | 第33页 |
| ·种子区域的自动选取 | 第33-36页 |
| ·区域关系矩阵 | 第33-34页 |
| ·种子区域的自动选取 | 第34-36页 |
| ·区域生长 | 第36-37页 |
| ·区域合并 | 第37-38页 |
| ·实验结果及结论 | 第38-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第47页 |
