基于边缘检测的图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 图像分割的理论基础 | 第16-25页 |
| ·图像分割的定义 | 第16-17页 |
| ·图像分割算法概述 | 第17-24页 |
| ·基于阈值的分割算法 | 第18-19页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第19-20页 |
| ·基于边缘的图像分割算法 | 第20-21页 |
| ·与特定理论结合的图像分割算法 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于模糊理论的图像边缘检测分割算法 | 第25-35页 |
| ·基础理论 | 第25-27页 |
| ·模糊理论的发展 | 第25-26页 |
| ·模糊集合的相关定义 | 第26-27页 |
| ·模糊理论在图像处理中的应用 | 第27-29页 |
| ·应用模糊图像处理的意义 | 第28页 |
| ·模糊图像处理的步骤 | 第28-29页 |
| ·图像隶属度函数的建立 | 第29-30页 |
| ·改进帕金算法的设计 | 第30-34页 |
| ·问题的提出 | 第30-31页 |
| ·帕金图像模糊算法分析 | 第31-32页 |
| ·改进帕金模糊边缘检测算法 | 第32-33页 |
| ·图像的模糊增强 | 第33页 |
| ·模糊隶属度区域转换到图像区域 | 第33-34页 |
| ·图像的平滑处理与边缘的提取 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 缺陷图像的模糊边缘分割算法 | 第35-44页 |
| ·实际应用中的缺陷图像 | 第35-36页 |
| ·缺陷的主要类型及其特征 | 第36-39页 |
| ·经典边缘检测算法分析 | 第36-39页 |
| ·缺陷图像的模糊边缘分割算法设计 | 第39-42页 |
| ·统计背景类与像素类的像素个数 | 第40页 |
| ·计算对象和背景像素灰度中值 | 第40-41页 |
| ·图像的模糊化及度量 | 第41-42页 |
| ·经典阈值分割算法的对比分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验与分析 | 第44-57页 |
| ·图像分割算法评价的意义 | 第44页 |
| ·图像阈值分割算法定量评价方法 | 第44-46页 |
| ·实验环境设置与工具介绍 | 第46-47页 |
| ·Matlab 简介 | 第46-47页 |
| ·OpenCV 简介 | 第47页 |
| ·基于模糊理论的图像边缘检测分割算法实验分析 | 第47-50页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·结果分析 | 第48-50页 |
| ·缺陷图像的模糊边缘检测算法实验结果 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
