| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题来源及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·人体数据的获取方法 | 第9-12页 |
| ·可视化人体图谱集 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究目标 | 第13-14页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 基于小波分析的图像处理 | 第16-20页 |
| ·基于小波分析的图像分解 | 第16-17页 |
| ·基于小波分析的图像融合 | 第17-19页 |
| ·基于小波分析的图像去噪 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 边缘检测 | 第20-26页 |
| ·梯度算子 | 第20-22页 |
| ·Canny 边缘检测算子 | 第22-23页 |
| ·基于小波变换与Canny 算子结合的边缘检测算子 | 第23页 |
| ·实例仿真与结果分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 图像去噪 | 第26-38页 |
| ·噪声的特性与建模 | 第26-27页 |
| ·图像的质量评价 | 第27-28页 |
| ·空域滤波法 | 第28-30页 |
| ·均值滤波法 | 第28页 |
| ·中值滤波法 | 第28-29页 |
| ·邻域平均法 | 第29页 |
| ·Wiener 滤波法 | 第29-30页 |
| ·变换域图像滤波 | 第30-35页 |
| ·基于傅里叶变换的去噪方法 | 第30-33页 |
| ·基于小波变换增强边缘的图像去噪 | 第33-35页 |
| ·实例仿真与结果分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 图像的轮廓提取 | 第38-45页 |
| ·二值化 | 第38-41页 |
| ·迭代式阈值选择 | 第39页 |
| ·Otsu 法阈值选择 | 第39-40页 |
| ·实例仿真及结果分析 | 第40-41页 |
| ·轮廓跟踪与提取 | 第41-42页 |
| ·基于灰度变换的轮廓提取 | 第42-43页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6. 轮廓坐标数据处理 | 第45-51页 |
| ·像素坐标值归一化处理 | 第45-46页 |
| ·Index 值重算 | 第46-47页 |
| ·轮廓点的筛选 | 第47-49页 |
| ·轮廓线的形成 | 第49页 |
| ·实例仿真及结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 7. 特征尺寸提取与分析 | 第51-57页 |
| ·人体特征点和尺寸定义 | 第51-53页 |
| ·人体特征点及特征尺寸的计算 | 第53-56页 |
| ·常用特征尺寸提取法 | 第53-55页 |
| ·本文特征尺寸提取方法 | 第55-56页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 8. 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57-58页 |
| ·工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |