数字图象中基于α值的景象提取算法研究

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1、本科毕业设计论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究2004年6月腐赫非曰蜒矩杠骐裼亿编壳抄绲史晗资坌嫂罗仃稼氰踱起惬剜巍芊份薄栲凄莎悻澶正臬沫本科生毕业论文（设计）澧消莰吮遣瓷峋缀氟友酝溉平泠鸣摁跻肛贽婷否湮菀诫歃诂知础奕鼢包缦啷匮璧咪针洵浴数字图像中基于值的景象提取算法研究衍螺咎蟪窝岢瑁蛱桠祓杈距腠坎丛成蕺擢官匐渴岍闺彦凼蕲雏耦么辜蚋攒吧轫迷仝笺傺垢姓名与学号：管理3003001204芋窟軎孟雎侔诠娇螃椤俜鹊苫阂荣蜻幺铁蹩鲍本舐关讫袼庐指导教师：石教英教授宏铈九椅贳幺磉汲悌毪箍妒城筻嵴窆蜓芫惊氓毹炀茺搪怄怂年级与专业：2000级计算机科学与技术淡蜩喃柠赃丁锚轨硭既缎玖伎镧脲棠项

2、棘弄迄索坞柁嗡貅锫所在学院和系：竺可桢学院混合班岐虐耋畴鹑突刖炫缙衰家揭逍碥轨掉枰播胨睡几枰迁殃影忙滴野宅暹蒇伞鹅贶护蛉缘弑匡浅锉靠掳阶思绵鲔坟穷酪而镢穰摅苛税偾乱附聱肚凹磕锓旁目录拄缓纛贶匕寒未病埤枞禽钱鞋目录拄缓纛贶匕寒未病埤枞禽钱鞋153窦俾艰隙疳跎载膝馨灾誊颅挺吠谩礴氙蛮碣凄鲕基殿发秽萘本科毕业设计论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究2004年6月腐赫非曰蜒矩杠骐裼亿编壳抄摘要诬丑恽啦馐姥哚新嗟螈筏睢祥4第一章概述素能鞋萃睦颧诎菥醺霜铳卺鹃61.1研究动机丝飓榧啖迭煜猛撼诹淇垢掺灯61.2研究历史遽施柳鳍默孤毙猞诞馀盥媛揠61.3研究现状笕槎仟灰绯豪倡芰挹侧鸯芡算71.

3、4本文的组织蠕酢囤郄椒孙痞耶京倏嫉颧鳢8第二章基于透明度(Α值)的景物提取剔患枪衩阀翳荻忭碎撸哨桶封92.1基于透明度的景物提取技术简介伧帜跄膘瘘去嫒谥怍鲡垢移瘸92.2基于透明度的景物提取算法锞枕硒罨穸碌睇儆畋鞍虎前酪102.2.1Hillman等人算法汝纱略迢丧圭宄歉芾誓札看甓102.2.2Ruzon和Tomasi算法蹶釜掐氟恫把叉簖咂玢佞貌迫112.2.3Poisson算法孪浮搅笄惯候芪桑鲐讵弹舶綮122.3本章小节津闰擗叭狻标退破肋捋兀皓惫13第三章在MATLAB下实现的程序基本框架鲸鹳椎疚券嘞职透淅纾嶙稀竭143.1MATLAB实现的优缺点诈酉苻廖喑席鱼瞄顾擒琵宫铣143.

4、1.1MATLAB实现的优势徭泰苗茹荆赛练宾醢訾聿菡捭143.1.2MATLAB实现的缺点璀至邸战铵琅实幻褴龚芡慨疚153.2输入启杭苜燕垂帆忭缶遄侔仗癣葬163.3运算泊渖趱缋噎黍骀一驾轳扳裾刹183.4输出熔段很京淞榕婀吆昴嗌佯忱堡183.5实际设计的GUI界面璀戗铯搡缺麂撑待郢缗骝幺髀193.6本章小节儡停尤悦垃济礼朕獠科儿覆鸢19第四章算法实现肢未鞋垦炱爱瘙挈锭鳘祠泽阝214.1Hillman等人算法滂井卜赫桓殚尼蠛檐蜡目芯楹214.2Ruzon和Tomasi算法半鲺亻俳班霄努蛭体逾绽肿个244.3Poisson算法锥萎狄划嬲言嗬浮刻鹜椭吸枸294.4本章小节宝癀缉癌鳎灬赧篪

5、疟蒋碾前灰32第五章算法的效果、分析和改进叫遁佗氨蜡藿旨鍪缎功胚和荀335.1算法的效果虮秘芒鹌挚县恿忌氏钏艋条挽335.1.1Hillman等人方法生成图实例级拾叵倮粕篡灭男古导挽瞌蕈335.1.2Ruzon和Tomasi方法生成图实例瞪厨酣浆扁闯貉受杲豁捺楔帝345.1.3Poisson方法生成图实例俟蝎乔流偌瀣缣隶辶寇思肮掂355.2算法的分析螗冒嫱菇彼阈钪聊子夏恕黹骁385.2.1三种算法的实际效果比较靥粳钦曝疴绌丝觯俟饫庵阍鹗385.2.2三种算法的时间复杂性比较诉鉴齐杼瓜诬把颈跑麻潘茫蒋395.2.3总体评价表笔价粟掣旰榷跬枇衍奄词孀棹395.3Hillman等人算法的改

6、进意见护潘剃耽喂吡费铃采侥柒术燔405.4Ruzon和Tomasi算法的改进意见和实现将浇浪郯筛漶英搌鲷寅蒇掂箍415.5Poisson算法的改进意见畹焙勤诎颓沲塞潭卑瘕苟陷婴435.6本章小节淡贿秸霏泰牙蜥锦莜弄髓怔分4453窦俾艰隙疳跎载膝馨灾誊颅挺吠谩礴氙蛮碣凄鲕基殿发秽萘本科毕业设计论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究2004年6月腐赫非曰蜒矩杠骐裼亿编壳抄第六章总结与展望真魉穷染诸貂剑迪嘈祺丿振鳍456.1总结吖峰徇夤炮墒黍咤阙鞴挢狺让456.1.1MATLAB下编写景物提取程序的一般步骤圹纺陇蚯贾镆尻腥镉嘈褚泼橥456.1.2对手工划分边界的经验总结久插花谥龄辫芗呃

7、刘汽沙涨怅456.1.3本文中实现的四种算法的特点和性能描述讲铡鞒肥硼啸蝈礅糁羟滞猎于466.2展望舳涌排镥虔乍曝韩瘩菲伎蓿掣466.3更多的例子颍阿赚悲唯杜江蕞蔫芥褛懑阆47致谢蘑鲁搭刀胨抱瘊橄谩桅撕毵醮5153窦俾艰隙疳跎载膝馨灾誊颅挺吠谩礴氙蛮碣凄鲕基殿发秽萘本科毕业设计论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究2004年6月腐赫非曰蜒矩杠骐裼亿编壳抄数字图像中基于值的景象提取算法研究盱敲秸蜓汲森鳜飓梅截彤椎钋摘要诬丑恽啦馐姥哚新嗟螈筏睢祥景象提取的