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声明
第1章绪论
1.1图像分割的意义
1.2图像分割的研究内容
1.3图像分割现状综述
1.4.1阈值化分割方法
1.4.2基于边缘检测的方法
1.4.3基于区域的方法
1.4.4其他图像分割方法
1.4图像模糊性分析
1.5基于模糊理论的图像分割技术研究概况
1.6本文的研究内容和创新点
1.7本文的结构安排
第2章预备知识
2.1模糊集、模糊数基本概念
2.2二型模糊集基本概念
2.3二型模糊集基本操作
2.4区间值模糊集
2.5本章小结
第3章二型模糊集的模糊度
3.1普通模糊集的熵及常用公式
3.2二型模糊集模糊性度量
3.2.1基于支撑域的模糊性度量
3.2.2基于质心的模糊性度量
3.2.3加权模糊熵
3.3区间值模糊集模糊性度量
3.3.1现有区间值模糊集的熵
3.3.2一种新的区间值模糊集的熵
3.4本章小结
第4章基于二型模糊集的阈值分割方法
4.1模糊阈值分割方法简介
4.1.1阈值分割的原理
4.1.2常见的模糊阈值分割算法
4.2图像的模糊集表示
4.2.1图像的普通模糊集表示
4.2.2图像分割中常用的隶属度函数
4.2.3图像的区间值模糊集表示
4.3基于模糊熵的全局阈值分割方法
4.3.1基于模糊熵的图像分割方法的阈值选取准则
4.3.2基于普通模糊集熵的图像分割算法与分析
4.3.3基于区间值模糊集上熵的图像分割算法
4.3.4仿真实验与分析
4.4本章小结
第5章动态阈值分割技术
5.1传统的动态阈值分割算法
5.2基于边缘和全局阈值的动态阈值分割算法
5.2.1新算法思路的形成
5.2.2新算法的实现
5.2.3关键技术
5.3仿真实验与分析
5.4本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致 谢