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基于直方图统计模型的自适应多阈值图像分割算法的研究

论文目录

摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
1 绪论	第8-15页
·图像分割的研究意义	第8-9页
·图像分割的研究内容	第9-12页
·国内外图像分割研究现状	第12-13页
·本文的主要研究工作	第13-15页
2 相关基础知识介绍	第15-25页
·图像分割算法的分类	第15-20页
·基于阈值选取的分割算法	第16-17页
·基于区域的图像分割算法	第17-19页
·基于图像边缘检测的分割算法	第19-20页
·直方图阈值分割方法	第20-22页
·ISODATA算法	第22-23页
·本章小节	第23-25页
3 基于Gamma分布的直方图自适应多阈值图像分割算法	第25-55页
·参数估计	第25-35页
·Gamma分布均值与先验概率的估计	第27-30页
·图像类别数M的估计	第30-31页
·形状参数L的估计	第31-32页
·初始化参数的估计	第32-33页
·阈值的估计	第33-35页
·算法描述	第35-41页
·区域的一致性测度	第36-37页
·阈值的初始化	第37页
·区域的分裂操作	第37-39页
·区域的合并操作	第39-41页
·实验结果及分析	第41-53页
·理想的图像的分割	第41-45页
·真实图像的分割	第45-53页
·本章小结	第53-55页
4 基于对数正态分布分布的直方图自适应多阈值图像分割算法	第55-71页
·参数估计	第55-57页
·算法描述	第57-59页
·实验结果及分析	第59-70页
·测试参数估计	第59-60页
·理想图像的分割	第60-65页
·算法的对比与分析	第65-70页
·本章小结	第70-71页
5 总结和展望	第71-74页
·本文工作总结	第71-72页
·未来展望	第72-74页
致谢	第74-75页
参考文献	第75-79页

论文编号BS74353，这篇论文共79页会员购买按0.35元/页下载，共需支付27.65元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付39.5元。

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