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基于小波理论的彩色图象分割方法的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·小波分析的发展和应用现状第8-11页
     ·小波分析发展概况第8-10页
     ·小波分析的主要应用第10-11页
   ·彩色图象分割发展概况第11-12页
   ·基于小波理论的彩色图象分割研究的意义和作用第12-13页
   ·本文主要解决的问题第13-14页
第二章 小波理论概述第14-19页
   ·连续小波与小波变换第14-16页
     ·连续小波变换及性质第14-15页
     ·离散小波变换及性质第15-16页
   ·多分辨率分析第16页
   ·Mallat算法第16-19页
第三章 彩色图象分割过程分析第19-34页
   ·彩色空间第19-22页
     ·RGB空间第19页
     ·HSI空间第19-20页
     ·孟塞尔色空间第20-21页
     ·YIQ空间第21页
     ·LAB空间第21页
     ·Opponent颜色空间第21-22页
   ·分割策略第22-34页
     ·模糊c-均值和特征空间投影算法第22-27页
     ·直方图多阈值及融合算法第27-32页
     ·仿真结果分析第32-34页
第四章 彩色图象分割新方法的研究第34-46页
   ·基于二维小波的直方图多阈值彩色图象分割算法设计第34-41页
     ·尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t)的一些重要性质第34-36页
     ·算法设计第36-41页
   ·算法的仿真结果分析第41-46页
     ·基于二维小波的直方图多阈值彩色图象分割算法仿真结果第41页
     ·基于分割评价模型的仿真结果分析第41-46页
第五章 彩色图象分割评价方法的研究第46-58页
   ·定量实验评价准则第46-49页
     ·区域间对比度第47页
     ·区域内部均匀性第47页
     ·形状测度第47-48页
     ·算法收敛鲁棒性第48页
     ·目标计数一致性第48页
     ·象素距离误差第48-49页
     ·象素数量误差第49页
     ·最终测量精度第49页
   ·最终测量精度评价准则及其性能研究第49-51页
   ·分割算法评价框架第51-53页
     ·性能评价第51页
     ·图象合成第51-52页
     ·算法测试第52-53页
     ·小结第53页
   ·彩色图象分割评价框架设计第53-58页
     ·彩色图象的特征选取第53-54页
     ·彩色图象模型合成第54-56页
     ·分割图测试第56-58页
第六章 结束语第58-60页
参考文献第60-62页
致谢第62-63页
附录A 小波常用数学名词第63-65页
个人简历、攻读硕士学位期间完成的论文及科研情况第65页

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