小波变换在图像边缘检测和降噪中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·小波发展史 | 第7-8页 |
| ·小波的特点 | 第8-9页 |
| ·小波的应用 | 第9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 小波基本理论 | 第11-23页 |
| ·连续小波变换 | 第11-13页 |
| ·离散小波变换 | 第13-14页 |
| ·小波的多分辨分析与分解重构 | 第14-15页 |
| ·双尺度方程和正交小波基的构造 | 第15-16页 |
| ·Mallat算法 | 第16-19页 |
| ·二维图像小波变换的分解与重构 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 小波与形态学相结合的图像边缘检测 | 第23-51页 |
| ·经典的边缘检测算法 | 第23-30页 |
| ·Roberts边缘检测算法 | 第23-24页 |
| ·Sobel边缘检测算法 | 第24页 |
| ·Prewitt边缘检测算法 | 第24页 |
| ·零交叉边缘检测算法 | 第24-25页 |
| ·差分边缘检测算法 | 第25页 |
| ·Canny边缘检测算法 | 第25-27页 |
| ·实验结果及讨论 | 第27-30页 |
| ·小波模极大值边缘检测算法 | 第30-37页 |
| ·小波系数模极大值边缘检测 | 第30-31页 |
| ·李氏指数 | 第31-32页 |
| ·小波系数模极大值和李氏指数之间的关系 | 第32-33页 |
| ·小波模极大值边缘检测算法及改进 | 第33-37页 |
| ·实验结果 | 第37页 |
| ·数字形态学边缘检测算法 | 第37-47页 |
| ·灰度形态学运算 | 第38-40页 |
| ·形态学边缘检测算子 | 第40-41页 |
| ·结构元的选取 | 第41-44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·小波变换和形态学相结合的边缘检测 | 第47-50页 |
| ·小波变换和形态学相结合算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于边缘检测的小波图像降噪 | 第51-65页 |
| ·小波图像降噪法简介 | 第52-55页 |
| ·小波降噪发展史 | 第52-53页 |
| ·小波降噪方法分类与比较 | 第53-55页 |
| ·基于边缘检测的小波图像降噪 | 第55-64页 |
| ·与边缘相关的小波系数的降噪处理 | 第56-58页 |
| ·与噪声相关的小波系数降噪处理 | 第58-61页 |
| ·基于边缘检测的小波图像降噪算法 | 第61-62页 |
| ·实验结果与比较 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
