| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·图像分割研究综述 | 第11-15页 |
| ·图像分割的定义 | 第11-12页 |
| ·图像分割的国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·图像分割的国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·图像分割的应用 | 第15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文的章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第17-24页 |
| ·昆虫图像分割研究综述 | 第17-19页 |
| ·昆虫图像分割方法及分类 | 第17-18页 |
| ·昆虫图像分割的技术发展 | 第18-19页 |
| ·常用昆虫图像分割方法对比 | 第19-22页 |
| ·基于阈值法的分割 | 第19-20页 |
| ·基于 C-V 模型的分割 | 第20-22页 |
| ·两种分割方法的效果分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于 RGB 的多元线性回归昆虫图像分割算法 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·线性回归模型简介 | 第25页 |
| ·一元线性回归模型 | 第25页 |
| ·多元线性回归模型 | 第25页 |
| ·基于 RGB 三色板的多元线性回归算法设计 | 第25-27页 |
| ·回归模型参数设定的基本方法 | 第26页 |
| ·基于 RGB 三色板的回归模型参数设定 | 第26-27页 |
| ·图像预处理及样本像素块选取 | 第27-31页 |
| ·图像采集和预处理 | 第27-28页 |
| ·图像样本像素块的选取 | 第28-31页 |
| ·算法设计及实现 | 第31-32页 |
| ·实验效果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于范数优化的多元线性回归分割算法 | 第34-43页 |
| ·问题的提出 | 第34-35页 |
| ·范数的定义 | 第35页 |
| ·RGB 三色板线性回归模型的范数优化 | 第35-41页 |
| ·范数优化的设计思想 | 第35-39页 |
| ·范数优化的算法描述及实现 | 第39-41页 |
| ·优化算法的应用效果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 结合图像过渡区的多元线性回归改进算法 | 第43-51页 |
| ·阴影图像分割存在的问题 | 第43-44页 |
| ·图像过渡区的基本介绍 | 第44页 |
| ·结合过渡区的多元线性回归算法 | 第44-48页 |
| ·图像过渡区的选取算法 | 第44-46页 |
| ·过渡区与多元线性回归算法的结合 | 第46-48页 |
| ·改进算法的应用效果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57-58页 |