基于相似权的自适应数学形态学
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 数学形态学的发展和现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 二值数学形态学 | 第13页 |
| 1.2.2 灰度数学形态学 | 第13-14页 |
| 1.2.3 彩色数学形态学 | 第14页 |
| 1.3 自适应数学形态学的发展 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的内容安排 | 第16-19页 |
| 第二章 经典数学形态学 | 第19-31页 |
| 2.1 数字图像预备知识 | 第19-20页 |
| 2.1.1 数字图像 | 第19页 |
| 2.1.2 相邻像素 | 第19-20页 |
| 2.1.3 像素的连通性 | 第20页 |
| 2.1.4 距离度量的性质 | 第20页 |
| 2.2 二值数学形态学 | 第20-27页 |
| 2.2.1 结构元素 | 第20-21页 |
| 2.2.2 膨胀和腐蚀运算 | 第21-23页 |
| 2.2.3 膨胀和腐蚀的性质 | 第23-24页 |
| 2.2.4 开运算与闭运算 | 第24-25页 |
| 2.2.5 开运算与闭运算的性质 | 第25-26页 |
| 2.2.6 击中或击不中变换 | 第26-27页 |
| 2.3 灰度数学形态学 | 第27-30页 |
| 2.3.1 灰度腐蚀和膨胀 | 第27-29页 |
| 2.3.2 灰度开运算和闭运算 | 第29页 |
| 2.3.3 灰度形态学运算性质 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于相似权的自适应灰度数学形态学 | 第31-43页 |
| 3.1 自适应结构元素的构造 | 第31-32页 |
| 3.1.1 阿米巴形态学和自适应邻域形态学 | 第31-32页 |
| 3.2 基于中心像素相似权的自适应结构元素 | 第32-34页 |
| 3.2.1 灰度图像中心像素相似权的概念 | 第33页 |
| 3.2.2 动态阈值确定 | 第33-34页 |
| 3.3 自适应形态学去噪应用 | 第34-40页 |
| 3.4 自适应形态学边缘提取应用 | 第40-41页 |
| 3.4.1 形态学边缘检测算子 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于相似权的自适应彩色数学形态学 | 第43-57页 |
| 4.1 彩色模型 | 第43-44页 |
| 4.1.1 RGB彩色模型 | 第43-44页 |
| 4.2 自适应彩色形态学矢量全排序 | 第44页 |
| 4.3 基于中心像素相似权的彩色形态学 | 第44-53页 |
| 4.3.1 彩色空间的中心像素相似权的概念 | 第45-46页 |
| 4.3.2 自适应结构元素选取权阈值的确定 | 第46页 |
| 4.3.3 彩色自适应相似权结构元素的定义 | 第46-47页 |
| 4.3.4 自适结构元素的性质 | 第47-48页 |
| 4.3.5 彩色像素全排序关系的定义 | 第48页 |
| 4.3.6 自适应形态学新算子定义 | 第48-49页 |
| 4.3.7 实验与结果分析 | 第49-53页 |
| 4.4 彩色图像边缘提取应用 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 研究结论 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
