基于OTSU和最大熵的阈值分割算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 阈值分割技术现状与发展 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 图像分割理论方法综述 | 第14-20页 |
| 2.1 图像分割的定义与分类 | 第14页 |
| 2.2 阈值图像分割 | 第14-18页 |
| 2.2.1 双峰法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 迭代法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 最小误差法 | 第17页 |
| 2.2.4 边缘检测技术 | 第17-18页 |
| 2.3 区域分割法 | 第18页 |
| 2.4 智能算法结合的分割法 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 2维otsu阈值分割算法 | 第20-35页 |
| 3.1 一维otsu分割算法 | 第20页 |
| 3.2 传统二维otsu分割算法 | 第20-23页 |
| 3.3 改进二维otsu算法 | 第23-27页 |
| 3.3.1 快速递推二维otsu算法 | 第23-24页 |
| 3.3.2 otsu斜分阈值分割法 | 第24-25页 |
| 3.3.3 二维otsu斜分阈值分割法仿真 | 第25-27页 |
| 3.4 二维otsu斜分法改进及实验 | 第27-34页 |
| 3.4.1 二维otsu斜分法改进 | 第27-29页 |
| 3.4.2 二维otsu斜分法改进实现 | 第29-31页 |
| 3.4.3 二维otsu斜分法改进算法实验 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 二维最大熵阈值分割及智能算法改进 | 第35-49页 |
| 4.1 一维最大熵阈值分割 | 第35-36页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第36页 |
| 4.3 二维最大熵 | 第36-38页 |
| 4.4 二维最大熵的改进与实验仿真 | 第38-40页 |
| 4.4.1 二维最大熵改进算法 | 第38-39页 |
| 4.4.2 二维最大熵改进实验与分析 | 第39-40页 |
| 4.5 粒子群算法及改进 | 第40-43页 |
| 4.5.1 粒子群算法基本概念 | 第40页 |
| 4.5.2 粒子群算法的数学描述 | 第40-41页 |
| 4.5.3 粒子群算法的步骤流程 | 第41-42页 |
| 4.5.4 粒子群算法改进 | 第42-43页 |
| 4.6 改进粒子群二维最大熵阈值分割及实验 | 第43-48页 |
| 4.6.1 粒子群算法二维最大熵分割 | 第43-44页 |
| 4.6.2 粒子群算法二维最大熵分割改进 | 第44-46页 |
| 4.6.3 粒子群算法二维最大熵分割改进实验 | 第46-48页 |
| 4.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
