文档图像的层分割研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪 论 | 第9-15页 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第9页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的目的和研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 本文研究的目的 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.3.3 论文结构安排 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 文档图像分割方法 | 第15-27页 |
| 2.1 图像分割技术 | 第15-21页 |
| 2.1.1 阈值分割和特征聚类 | 第15-17页 |
| 2.1.2 边缘检测 | 第17页 |
| 2.1.3 区域提取 | 第17-18页 |
| 2.1.4 结合特定理论工具的分割技术 | 第18-21页 |
| 2.2 彩色图像分割技术 | 第21-24页 |
| 2.2.1 颜色空间 | 第21-23页 |
| 2.2.2 彩色图像分割技术 | 第23-24页 |
| 2.3 文档图像分割技术 | 第24-26页 |
| 2.3.1 文档图像的特征分析 | 第24-25页 |
| 2.3.2 文档图像的块分割和层分割 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 文档图像层分割的优化分割模型 | 第27-36页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 文档图像的分层表示及处理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 文档图像分层模型 | 第27-29页 |
| 3.2.2 文档图像层分割的压缩和传输 | 第29-30页 |
| 3.3 文档图像的优化分割模型 | 第30-33页 |
| 3.3.1 文档图像的块分割 | 第30页 |
| 3.3.2 文档图像的层分割算法 | 第30-33页 |
| 3.3.3 区域合并 | 第33页 |
| 3.4 分割实例 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于Bayesian模型的多尺度层分割 | 第36-46页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 图像的Markov随机场模型 | 第36-38页 |
| 4.3 贝叶斯法 | 第38-39页 |
| 4.3.1 先验概率模型 | 第38-39页 |
| 4.3.2 条件概率模型 | 第39页 |
| 4.4 Bayesian模型的多尺度层分割 | 第39-45页 |
| 4.4.1 多尺度马尔可夫图像模型 | 第40-42页 |
| 4.4.2 基于马尔可夫模型的贝叶斯图像分割 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 分割实验及分割 | 第46-52页 |
| 5.1 分割实验介绍 | 第46-49页 |
| 5.2 分割评价 | 第49-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 结论与建议 | 第52-54页 |
| 6.1 研究结论 | 第52-53页 |
| 6.2 研究建议及未来研究方向 | 第53-54页 |
| 致 谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附 录 | 第57-58页 |
