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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,点击这进入下载页面
 
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