彩色形态学新模型及应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 传统图像数学形态学 | 第23-43页 |
| 2.1 基本集合定义 | 第23-24页 |
| 2.2 结构元素 | 第24-25页 |
| 2.3 二值图像数学形态学 | 第25-30页 |
| 2.3.1 基本算子 | 第25-28页 |
| 2.3.2 基本运算性质 | 第28-30页 |
| 2.4 灰值图像数学形态学 | 第30-33页 |
| 2.4.1 基本算子 | 第30-33页 |
| 2.4.2 基本运算性质 | 第33页 |
| 2.5 彩色图像数学形态学 | 第33-42页 |
| 2.5.1 颜色空间 | 第33-39页 |
| 2.5.2 基于颜色向量序的彩色形态学 | 第39-41页 |
| 2.5.3 基于塔式结构的彩色形态学 | 第41-42页 |
| 2.5.4 基于四元数的模糊矢量形态学 | 第42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于图的彩色形态学新模型 | 第43-65页 |
| 3.1 图论 | 第43-47页 |
| 3.1.1 图 | 第44-45页 |
| 3.1.2 最小生成树 | 第45-47页 |
| 3.2 基于图的二值形态学 | 第47-52页 |
| 3.2.1 基本映射模型 | 第47-48页 |
| 3.2.2 基本算子 | 第48-52页 |
| 3.3 基于图的灰值形态学 | 第52-54页 |
| 3.3.1 映射模型 | 第52页 |
| 3.3.2 结构图 | 第52-53页 |
| 3.3.3 基本算子 | 第53-54页 |
| 3.4 基于图的彩色形态学新模型 | 第54-63页 |
| 3.4.1 映射模型 | 第55页 |
| 3.4.2 结构图 | 第55-56页 |
| 3.4.3 基于图的矢量极值提取算法 | 第56-59页 |
| 3.4.4 基于图空间彩色形态学基本算子 | 第59-60页 |
| 3.4.5 实验结果及分析 | 第60-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 图空间彩色形态学在滤波及边缘提取中的应用 | 第65-73页 |
| 4.1 图空间彩色形态学滤波 | 第65-70页 |
| 4.1.1 椒盐噪声模型 | 第65-66页 |
| 4.1.2 图空间彩色形态学滤波算子 | 第66-67页 |
| 4.1.3 实验结果与对比分析 | 第67-70页 |
| 4.2 图空间彩色形态学边缘提取 | 第70-71页 |
| 4.2.1 图空间彩色形态学边缘提取算子 | 第70-71页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第71页 |
| 4.3 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 基于图空间的彩色形态学增强 | 第73-81页 |
| 5.1 传统的低照度图像增强方法 | 第73-75页 |
| 5.1.1 灰度变换 | 第73-74页 |
| 5.1.2 直方图均衡算法 | 第74页 |
| 5.1.3 基于Retinex图像增强算法 | 第74-75页 |
| 5.1.4 传统的形态学图像增强算子 | 第75页 |
| 5.2 视觉系统中的韦伯定律 | 第75-76页 |
| 5.3 基于图的彩色形态学增强 | 第76-79页 |
| 5.3.1 基于图的彩色形态学增强算子 | 第77-78页 |
| 5.3.2 实验处理及分析 | 第78-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 结论和展望 | 第81-85页 |
| 6.1 研究结论 | 第81-82页 |
| 6.2 研究展望 | 第82-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 作者简介 | 第93-94页 |
| 1.基本情况 | 第93页 |
| 2.教育背景 | 第93页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第93-94页 |
| 3.1 发表的学术论文 | 第93页 |
| 3.2 发表软件著作权和参加的科研情况 | 第93-94页 |
