基于图像空间共生信息的阈值选取方法研究

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基于图像空间共生信息的阈值选取方法研究

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基于图像空间共生信息的阈值选取方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-20页
· 基于共生矩阵的图像阈值法概述	第12-17页
· 经典的图像阈值化算法	第12-13页
· 基于图像共生矩阵的阈值法	第13-17页
· 本文研究背景和意义	第17-18页
· 本文主要内容及结构安排	第18-20页
第二章基于类间相对均匀性信息的阈值法	第20-40页
· 引言	第20页
· 集中于目标的Otsu阈值法	第20-24页
· Otsu阈值法的局限性	第20-22页
· 集中于目标的Otsu阈值法	第22-23页
· 基于图像直方图的集中于目标的Otsu阈值法	第23-24页
· 基于类间相对均匀性的Otsu阈值法	第24-29页
· 集中于目标的Otsu阈值法的应用分析	第24-27页
· 融合两类信息的基于类间相对均匀性的Otsu阈值法	第27-29页
· 基于类间相对均匀性的Otsu改进阈值法	第29-34页
· 修正的基于类间相对均匀性的Otsu阈值法	第29-30页
· 加权融合的基于类间相对均匀性的Otsu阈值法	第30-34页
· 加入邻域信息的基于类间相对均匀性的Otsu阈值法	第34-38页
· 基于邻域空间信息的一维直方图	第34-36页
· 阈值化结果选取	第36-38页
· 小结	第38-40页
第三章基于灰度转移信息的对称共生矩阵阈值法	第40-60页
· 引言	第40页
· 基于均值的平方距离灰度转移对称共生矩阵阈值法	第40-43页
· 灰度转移对称共生矩阵的构造	第40-41页
· 基于均值的平方距离灰度转移对称共生矩阵阈值法	第41-43页
· 基于中值的平方距离灰度转移对称共生矩阵阈值法	第43-51页
· 基于中值的平方距离灰度转移对称共生矩阵	第43-45页
· 实验结果分析	第45-51页
· 基于相对均匀性的平方距离阈值法	第51-52页
· 基于相对熵的灰度转移对称共生矩阵阈值法	第52-59页
· 基于相对熵的灰度转移对称共生矩阵阈值法原理	第52-55页
· 阈值结果分析	第55-57页
· 性能评估	第57-59页
· 小结	第59-60页
第四章基于均值信息的非对称共生矩阵阈值法	第60-90页
· 引言	第60页
· “灰度-均值”非对称共生矩阵阈值法	第60-76页
· 基于最大熵的阈值化快速算法	第60-66页
· 基于Arimoto熵的阈值法	第66-76页
· “灰度-最小方差均值”非对称共生矩阵阈值法	第76-87页
· “灰度-最小方差均值”非对称共生矩阵	第76-77页
· 基于“灰度-最小方差均值”的二维最大熵阈值法	第77-80页
· 基于“灰度-最小方差均值”的相对熵阈值法	第80-86页
· 基于“灰度-最小方差均值”的二维直线型Arimoto阈值法	第86-87页
· 小结	第87-90页
第五章基于梯度信息的非对称共生矩阵阈值法	第90-108页
· 引言	第90页
· 图像梯度值的计算方法	第90-93页
· 采用线性滤波方法求梯度	第91-92页
· 形态学方法求梯度	第92页
· 梯度方法比较	第92-93页
· “灰度-梯度”非对称共生矩阵阈值法	第93-96页
· “灰度-梯度”非对称共生矩阵	第93-94页
· “灰度-梯度”最大条件熵阈值法	第94-96页
· 加权调节的“灰度-梯度”非对称共生矩阵阈值法	第96-100页
· 基于目标完整性的加权条件熵法	第96-97页
· 基于边缘和纹理保留的加权条件熵法	第97页
· 实验结果对比分析	第97-100页
· 基于图像梯度信息的集中于目标的Otsu阈值法	第100-102页
· 基于“灰度-均值-梯度”三维共生矩阵的阈值法	第102-106页
· “灰度-均值-梯度”非对称共生矩阵	第102-105页
· 实验结果分析	第105-106页
· 小结	第106-108页
第六章总结与展望	第108-112页
· 总结	第108-111页
· 存在问题及展望	第111-112页
参考文献	第112-120页
致谢	第120-122页
作者简介	第122-124页
·基本情况	第122页
·教育背景	第122页
·攻读博士期间的研究成果	第122-124页

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