图像分割中一种多层次自适应的算法研究



图像分割中一种多层次自适应的算法研究

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图像分割中一种多层次自适应的算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第1章引言	第7-11页
· 研究背景	第7-8页
· 课题来源	第8页
· 国内外研究现状	第8-9页
· 本人主要工作	第9-10页
· 论文组织结构	第10-11页
第2章图像分割技术基础	第11-27页
· 基于阈值的图像分割	第11-15页
· 阈值分割的基本概念	第11-12页
· 阈值法举例	第12-15页
· 基于边缘信息的图像分割	第15-20页
· 边缘信息分割的基本概念	第15-16页
· 微分算子法	第16-17页
· Laplacian算子	第17-18页
· Canny算子	第18-19页
· 几种边缘检测算法的比较	第19-20页
· 基于区域的图像分割	第20-23页
· 区域分割的基本概念	第20页
· 区域生长	第20-22页
· 区域的分裂——合并算法	第22-23页
· 基于区域生长方法的总结	第23页
· 基于特定理论的分割方法	第23-26页
· 数学形态学方法	第23-24页
· 基于人工神经网络的方法	第24-25页
· 基于模糊集理论的分割方法	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章多层次自适应图像分割算法	第27-44页
· 基本思路	第27页
· 关键技术	第27-42页
· 灰度图像的强度特征提取	第28-30页
· 灰度图像的纹理特征提取	第30-35页
· 四叉树求邻域	第35-40页
· 原始图像的多层次粗化及粗化后子区域的分割	第40-41页
· 子区域的自适应分割	第41-42页
· 算法实现	第42-43页
· 提取灰度特征	第42页
· 提取纹理特征	第42-43页
· 四叉树求领域多层划分种子区域	第43页
· 子区域分割	第43页
· 本章小结	第43-44页
第4章测试与分析	第44-47页
· 测试环境	第44页
· 测试结果及分析	第44-46页
· 测试一	第44-45页
· 测试二	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
第5章总结与展望	第47-48页
· 总结	第47页
· 展望	第47-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-52页
附录	第52-60页
攻读学位期间的研究成果	第60 页

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