| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 图像边缘检测的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文的主要内容及结构 | 第12-13页 |
| 第二章 传统边缘检测算法的分析 | 第13-22页 |
| 2.1 一阶微分边缘检测算法 | 第13-18页 |
| 2.1.1 Roberts 算子边缘检测算法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Sobel 算子边缘检测算法 | 第14页 |
| 2.1.3 Prewitt 算子边缘检测算法 | 第14-15页 |
| 2.1.4 Kirsch 算子边缘检测算法 | 第15页 |
| 2.1.5 Canny 算子边缘检测算法 | 第15-18页 |
| 2.2 二阶微分边缘检测算法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 Laplace 算子边缘检测算法 | 第18页 |
| 2.2.2 LOG 算子边缘检测算法 | 第18-19页 |
| 2.3 仿真实验与分析 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于小波的 NSCT 变换 | 第22-46页 |
| 3.1 小波变换理论 | 第22-28页 |
| 3.1.1 小波变换的定义 | 第22-23页 |
| 3.1.2 连续小波变换 | 第23-25页 |
| 3.1.3 离散小波变换 | 第25-28页 |
| 3.2 NSCT 变换理论 | 第28-39页 |
| 3.2.1 Contourlet 变换 | 第28-36页 |
| 3.2.2 NSCT 变换 | 第36-39页 |
| 3.3 基于小波的 NSCT 变换 | 第39-42页 |
| 3.3.1 基于小波 NSCT 变换特点 | 第40-41页 |
| 3.3.2 基于小波 NSCT 变换系数的非线性逼近 | 第41-42页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第42-45页 |
| 3.4.1 评价方法 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于 NSCT 模极大值和数学形态学的边缘检测 | 第46-59页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于 NSCT 模极大值的高频子图像边缘检测 | 第46-49页 |
| 4.2.1 基于 Wavelet 变换模极大值边缘检测算法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于 NSCT 模极大值的边缘检测算法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于数学形态学的低频子图像边缘检测 | 第49-55页 |
| 4.3.1 数学形态学理论 | 第49-53页 |
| 4.3.2 基于改进的数学形态学的边缘检测 | 第53-55页 |
| 4.4 高、低子图像融合 | 第55页 |
| 4.5 仿真实验与分析 | 第55-57页 |
| 4.5.1 算法描述 | 第55页 |
| 4.5.2 图像边缘检测评价标准 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-72页 |
