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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

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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