基于能量的图像分割的应用及研究--中智学改进方法对噪声图像的分割应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·数字图像处理技术 | 第7-9页 |
| ·图像分割技术 | 第9-14页 |
| ·图像分割的概念 | 第10-11页 |
| ·图像分割的内容和方法 | 第11-13页 |
| ·图像分割的应用及其发展 | 第13-14页 |
| ·论文主要内容和章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 中智学、相似性和热平衡基础理论 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·中智学理论 | 第15-18页 |
| ·中智学 | 第16页 |
| ·中智学集合 | 第16-18页 |
| ·相似性理论 | 第18-20页 |
| ·相似性度量 | 第18-20页 |
| ·相似性去噪模型 | 第20页 |
| ·热平衡理论 | 第20-23页 |
| ·热平衡 | 第21-22页 |
| ·热平衡去噪模型 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 中智学理论的应用 | 第25-37页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·中智学图像 | 第25-26页 |
| ·中智学图像的描述 | 第25-26页 |
| ·中智学图像的转化 | 第26页 |
| ·中智学在图像去噪中的应用 | 第26-29页 |
| ·α-均值运算 | 第27-28页 |
| ·中智学图像去噪的实现 | 第28-29页 |
| ·中智学在图像二值化中的应用 | 第29-31页 |
| ·最大类间方差法——大津法 | 第29-30页 |
| ·中智学图像二值化的实现 | 第30-31页 |
| ·中智学在图像分割中的应用 | 第31-36页 |
| ·β -增强运算 | 第31-32页 |
| ·γ -均值聚类 | 第32-33页 |
| ·中智学图像分割方法的实现 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于相似性的中智学图像分割方法 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·α -相似性运算 | 第37-39页 |
| ·基于相似性的中智学图像分割方法的实现 | 第39-40页 |
| ·实验结果和分析 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于热平衡的中智学图像分割方法 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·α -热平衡运算 | 第47-49页 |
| ·基于热平衡的中智学图像分割方法的实现 | 第49-50页 |
| ·实验结果和分析 | 第50-56页 |
| ·对合成图像的分割实验 | 第50-53页 |
| ·对真实图像的分割实验 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结和展望 | 第57-58页 |
| ·论文工作总结 | 第57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
