| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-16页 |
| ·图像分割研究综述 | 第16-21页 |
| ·研究内容组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架 | 第23-43页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·全局阈值分割算法 | 第23-26页 |
| ·Otsu 阈值分割算法 | 第24-25页 |
| ·最小误差阈值分割算法 | 第25页 |
| ·最大熵阈值分割算法 | 第25-26页 |
| ·本文方法 | 第26-35页 |
| ·采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架 | 第26-30页 |
| ·鲁棒的采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架 | 第30-33页 |
| ·本优化算法收敛性分析 | 第33-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 自适应最小误差阈值分割算法 | 第43-59页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·WATER FLOW 模型 | 第43-45页 |
| ·鲁棒去噪模型 | 第45-47页 |
| ·鲁棒的最小误差法 | 第47-48页 |
| ·自适应最小误差法 | 第48-50页 |
| ·算法时间复杂度对比分析 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-57页 |
| ·均匀光照条件下分割结果 | 第51-52页 |
| ·非均匀光照条件下分割结果 | 第52-55页 |
| ·非均匀光照下噪声对本算法分割性能的影响 | 第55-56页 |
| ·参数 对本文算法分割性能的影响 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·本文工作 | 第59-66页 |
| ·预处理 | 第60-61页 |
| ·消除背景 | 第61-65页 |
| ·图像增强 | 第65页 |
| ·阈值分割 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-74页 |
| ·非均匀光照下文本图像分割测试 | 第66-70页 |
| ·非均匀光照下非文本图像分割测试 | 第70-73页 |
| ·参数敏感性测试 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 基于直方图的彩色图像模糊聚类算法 | 第75-91页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·相关算法 | 第75-77页 |
| ·FCM 算法 | 第75-76页 |
| ·DSRPCL 算法 | 第76页 |
| ·HTFCM 算法 | 第76-77页 |
| ·HCIFCM 聚类算法 | 第77-83页 |
| ·直方图预处理 | 第78-79页 |
| ·直方图多级划分 | 第79-80页 |
| ·RGB 直方图合并 | 第80页 |
| ·初始化聚类中心 | 第80-81页 |
| ·初始化样本数据 | 第81页 |
| ·FCM 算法 | 第81页 |
| ·实例分析 | 第81-83页 |
| ·实验结果对比 | 第83-90页 |
| ·实验一 | 第83-85页 |
| ·实验二 | 第85-90页 |
| ·测试图像 | 第85页 |
| ·评价指标 | 第85-86页 |
| ·测试结果对比 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第6章 总结与展望 | 第91-95页 |
| ·全文总结 | 第91-92页 |
| ·研究展望 | 第92-95页 |
| 参考文献 | 第95-103页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第103-106页 |
| 致谢 | 第106页 |