基于波谷相对信息的阈值分割算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 阈值分割算法概述 | 第16-21页 |
| 2.1 阈值分割技术简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 全局阈值分割算法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 局部阈值分割技术 | 第18-19页 |
| 2.2 OTSU 阈值分割算法 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 阈值分割算法预处理 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 直方图波峰波谷灰度值筛选 | 第21-23页 |
| 3.3 直方图平滑算法 | 第23-27页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第27-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于波谷相对信息的单阈值分割算法 | 第32-40页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 最大类间方差改进算法存在的不足 | 第32-34页 |
| 4.3 相对波谷优先的单阈值分割算法 | 第34-37页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第37-39页 |
| 4.4.1 分割结果对比分析 | 第37-38页 |
| 4.4.2 邻域大小对分割结果的影响分析 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于波谷相对信息的多阈值分割算法 | 第40-48页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 相对波谷优先的递归多阈值分割算法 | 第40-44页 |
| 5.2.1 算法流程 | 第40-42页 |
| 5.2.2 图像阈值的递归选取和优化筛选 | 第42-44页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 5.3.1 定性分析 | 第44-45页 |
| 5.3.2 定量分析 | 第45-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
