彩色图像分割及多目标的提取在计算机拼图系统中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| ·课题背景 | 第10-13页 |
| ·图像分割的现状和发展 | 第13-15页 |
| ·图像分割需要解决的问题 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 颜色空间 | 第18-23页 |
| ·图像分割的数学描述 | 第18-19页 |
| ·彩色图像颜色空间 | 第19-22页 |
| ·颜色的基本性质 | 第19页 |
| ·颜色空间 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 利用模糊属性进行图像分割 | 第23-28页 |
| ·最大隶属度原则 | 第23-24页 |
| ·彩色图像分割算法 | 第24页 |
| ·建立用于色彩分类的神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·实验结果分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 区域生长算法的改进与应用 | 第28-43页 |
| ·问题的描述 | 第28-29页 |
| ·生长准则和过程 | 第29-31页 |
| ·基于区域灰度差 | 第29-30页 |
| ·基于区域内灰度分布统计性质 | 第30-31页 |
| ·基于区域形状 | 第31页 |
| ·分裂合并 | 第31-34页 |
| ·基本方法 | 第31-33页 |
| ·传统改进方法 | 第33-34页 |
| ·改进的区域生长算法 | 第34-42页 |
| ·相似性标准的选择(加入像素的条件) | 第35页 |
| ·本文所改进的基于背景的单方向二领域区域生长算法 | 第35-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 多个目标的提取和存储 | 第43-47页 |
| ·区域标号算法设计 | 第43-44页 |
| ·存储目标 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·全文工作总结 | 第47-48页 |
| ·今后工作的展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间参与的学术活动 | 第52-53页 |
| 一、发表的学术论文 | 第52页 |
| 二、参加的学术研讨会 | 第52页 |
| 三、参与的主要科研项目 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
