图像分割算法研究与实现
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图像分割算法研究与实现
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-18页
1.1 图像分割的数学描述
第9-10页
1.2 图像分割算法研究现状
第10-16页
1.2.1 常用的图像分割方法
第10-13页
1.2.2 结合特定工具的图像分割技术
第13-16页
1.3 本文选题的意义及结构安排
第16-18页
第二章 基于直方图的 Otsu 阈值分割算法研究
第18-35页
2.1 基于一维 Otsu 阈值分割算法
第18-21页
2.2 基于二维 Otsu 阈值分割算法
第21-23页
2.3 基于三维 Otsu 阈值分割算法
第23-26页
2.4 一种改进的快速二维otsu图像分割算法
第26-29页
2.4.1 改进的分割算法原理
第26-27页
2.4.2 快速运算
第27-28页
2.4.3 实验结果
第28-29页
2.5 一种与模糊熵相结合的二维 Otsu 图像分割算法
第29-32页
2.5.1 模糊熵的概念
第29-30页
2.5.2 模糊熵作后处理
第30-31页
2.5.3 实验结果
第31-32页
2.6 三种基于 Otsu 阈值分割算法的比较
第32-33页
2.6.1 抗噪性能比较
第32-33页
2.6.2 运算速度比较
第33页
2.7 本章小结
第33-35页
第三章 基于小波变换的图像边缘检测技术
第35-52页
3.1 边缘及边缘检测原理
第35-36页
3.2 常用的边缘检测方法
第36-41页
3.2.1 一阶微分和二阶微分定义
第36-37页
3.2.2 经典微分算子
第37-38页
3.2.3 基于 Canny 算子边缘检测
第38-39页
3.2.4 实验结果
第39-41页
3.3 基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法
第41-50页
3.3.1 小波变换的定义
第42-43页
3.3.2 常见的小波函数
第43-44页
3.3.3 多分辨率分析
第44-46页
3.3.4 基于小波变换的图像边缘检测
第46-50页
3.4 一种结合小波变换和经典算子的图像边缘检测算法
第50-51页
3.4.1 基本算法步骤
第50页
3.4.2 实验结果
第50-51页
3.5 本章小结
第51-52页
第四章 基于小波变换和 FCM 的纹理图像分割
第52-60页
4.1 FCM 聚类算法介绍
第53-55页
4.2 小波变换的纹理图像分割
第55-57页
4.2.1 小波域纹理特征提取
第55-56页
4.2.2 模糊c 均值聚类预分割
第56-57页
4.2.3 特征加权进行后分割
第57页
4.3 实验结果
第57-58页
4.4 本章小结
第58-60页
第五章 总结与展望
第60-62页
5.1 总结
第60页
5.2 展望
第60-62页
参考文献
第62-66页
致谢
第66-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
第67页
本篇论文共
67
页,
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。
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