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基于数据场和水平集的图像分割算法的研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9-14页
        1.1.1 数字图像处理第9-10页
        1.1.2 图像分割概述第10-11页
        1.1.3 国内外研究现状第11-14页
    1.2 研究背景及意义第14-15页
    1.3 研究内容与结构第15-17页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 文章结构第16-17页
第2章 数据场的基本概念和应用第17-27页
    2.1 数据场的基本概念第17-22页
        2.1.1 数据场的模型结构第17-21页
        2.1.2 数据场的影响因子第21-22页
    2.2 数据场的应用领域第22-26页
        2.2.1 数据场在聚类上的应用第23-24页
        2.2.2 数据场在提取特征和识别上的应用第24-25页
        2.2.3 数据场在图像分割上的应用第25-26页
        2.2.4 数据场在其他领域上的应用第26页
    2.3 本章小结第26-27页
第3章 基于数据场自适应的图像二值化分割第27-46页
    3.1 算法框架第27页
    3.2 基于局部极值插值的边缘保持预处理第27-30页
    3.3 图像数据场第30-36页
        3.3.1 图像势值等势线第30-34页
        3.3.2 基于势值等势线的阈值分割第34-36页
    3.4 实验结果及分析第36-44页
        3.4.1 实验环境及评价指标第36-37页
        3.4.2 实验结果对比分析第37-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第4章 结合数据场和水平集的图像演化分割第46-59页
    4.1 水平集方法的引入第46-47页
    4.2 水平集方法的应用实例第47-50页
        4.2.1 水平集模型第47-48页
        4.2.2 水平集的应用第48-50页
    4.3 结合数据场的水平集演化第50-53页
        4.3.1 结合数据场和水平集的算法框架第50页
        4.3.2 结合数据场和水平集的算法步骤第50-53页
    4.4 实验结果与分析第53-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第5章 总结与展望第59-61页
    5.1 工作总结第59-60页
    5.2 下一步工作第60-61页
参考文献第61-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第68页
图像分割论文 数据场论文 图像数据场论文 自适应阈值论文
论文编号BS3163186,这篇论文共68
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