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图像分割技术在大地电磁测深结果中的应用研究

中文摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 大地电磁测深方法(MT)概述第9页
    1.2 数字图像处理方法概述第9-11页
        1.2.1 图像第9-10页
        1.2.2 数字图像处理技术第10-11页
    1.3 论文的选题背景和研究意义第11-13页
    1.4 论文主要工作和结构安排第13-14页
第2章 图像分割方法的研究第14-26页
    2.1 引言第14-15页
    2.2 边缘检测第15-17页
        2.2.1 图像梯度及性质第15页
        2.2.2 梯度算子第15-16页
        2.2.3 Canny检测算子第16-17页
    2.3 二值形态学第17-18页
        2.3.1 基本运算第17-18页
        2.3.2 形态学重建第18页
    2.4 分离聚合法第18-19页
    2.5 分水岭变换的分割第19-23页
        2.5.1 基本思想第19-20页
        2.5.2 分割算法第20-22页
        2.5.3 分水岭分割的常用方法第22-23页
    2.6 松弛法的分割第23-26页
        2.6.1 概率松弛法的分割第24-25页
        2.6.2 梯度松弛法的分割第25-26页
第3章 大地电磁三维正反演研究第26-33页
    3.1 大地电磁三维正演第26-28页
        3.1.1 大地电磁三维正演方法第26页
        3.1.2 正演模型设计和参数设定第26-28页
    3.2 大地电磁三维反演第28-29页
    3.3 理论模型的三维正反演第29-31页
    3.4 三维反演结果解释存在的问题第31-33页
第4章 图像分割用于反演结果第33-53页
    4.1 分割前的预处理第33-36页
        4.1.1 格式转换第33-34页
        4.1.2 矩阵插值第34-36页
    4.2 模型中的图像分割第36-44页
        4.2.1 模型中的分离聚合法第36-38页
        4.2.2 模型中的松弛法第38-41页
        4.2.3 模型中的控制标记符的分水岭分割第41-44页
    4.3 实测数据图中的图像分割第44-53页
        4.3.1 分离聚合法用于实测数据第45-46页
        4.3.2 松弛法用于实测数据第46-49页
        4.3.3 控制标记符的分水岭分割用于实测数据第49-53页
第5章 一种改进的区域生长方法第53-61页
    5.1 区域生长基本思路第53页
    5.2 区域生长的具体实现第53-56页
    5.3 区域生长自动确定阈值第56-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 论文工作总结第61-62页
    6.2 未来工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-66页

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