| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景 | 第10-13页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·图像分割 | 第11-12页 |
| ·分割图像的阴影 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题来源及目的和意义 | 第15-17页 |
| ·课题来源 | 第15-16页 |
| ·课题的目的和意义 | 第16-17页 |
| ·课题研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 阴影的相关理论 | 第19-29页 |
| ·阴影的产生 | 第19-21页 |
| ·阴影模型 | 第19-20页 |
| ·阴影的划分 | 第20-21页 |
| ·阴影边缘的划分 | 第21页 |
| ·阴影的性质 | 第21-26页 |
| ·光照模型 | 第22-23页 |
| ·光学属性 | 第23-26页 |
| ·阴影的影响 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 直方图和聚类技术去除阴影 | 第29-42页 |
| ·直方图的相关理论 | 第29-33页 |
| ·直方图 | 第29-30页 |
| ·纵向投影直方图 | 第30-32页 |
| ·二次上轮廓曲线 | 第32-33页 |
| ·阴影方向和边界的确定 | 第33-35页 |
| ·方向的确定 | 第33-34页 |
| ·边界的确定 | 第34-35页 |
| ·聚类分析 | 第35-37页 |
| ·聚类分析的相关概念 | 第35-36页 |
| ·相似性的测度和聚类准则 | 第36-37页 |
| ·基于直方图和聚类技术去除阴影的算法设计 | 第37-41页 |
| ·纵向投影直方图确定目标个数和各目标顶部的位置 | 第37-38页 |
| ·二次上轮廓曲线判定目标的边界 | 第38-39页 |
| ·确定目标阴影方向和边界 | 第39页 |
| ·聚类方法确定精确的阴影区域 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 运用色度畸变和局部交叉熵去除阴影 | 第42-50页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第42-43页 |
| ·色度畸变 | 第43-44页 |
| ·局部交叉熵 | 第44-46页 |
| ·交叉熵的定义 | 第44-45页 |
| ·交叉熵的应用 | 第45-46页 |
| ·基于色度畸变和局部交叉熵去除阴影的算法设计 | 第46-49页 |
| ·算法的步骤 | 第46-47页 |
| ·算法的实现 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 运用多梯度分析和线扫描去除阴影及算法的自适应选择 | 第50-62页 |
| ·梯度算子 | 第50-53页 |
| ·基本梯度算子 | 第50-51页 |
| ·多梯度算子 | 第51-52页 |
| ·线扫描梯度算子 | 第52-53页 |
| ·运用多梯度分析和线扫描去除阴影的算法设计 | 第53-55页 |
| ·目标与背景差分 | 第53-54页 |
| ·多梯度分析 | 第54页 |
| ·线扫描检测 | 第54-55页 |
| ·自适应去除运动目标阴影的算法 | 第55-59页 |
| ·系统的总体设计 | 第55-56页 |
| ·三种算法的判定 | 第56-57页 |
| ·算法的应用 | 第57-59页 |
| ·量化评估 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |