图像处理中几个关键算法的研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章 绪论	第12-22页
·图像与图像处理的概念	第12页
·数字图像处理研究的内容	第12-15页
·数字图像处理的应用	第15-16页
·数字图像处理技术的发展与研究现状	第16-19页
·本论文的主要研究工作	第19-22页
·本文的主要内容安排	第19-20页
·本文的研究成果	第20-22页
第二章 数字图像处理基础	第22-40页
·引言	第22页
·图像数字化技术	第22-24页
·数字图像类型	第24-26页
·图像文件格式	第26-32页
·BMP图像文件格式	第26-29页
·其他文件格式	第29-32页
·色度学基础与颜色模型	第32-40页
·色度学基础	第32-33页
·颜色模型	第33-40页
第三章 基于人眼视觉特性的阈值计算方法	第40-46页
·引言	第40页
·其他学者对人眼视觉特性的研究	第40-43页
·本文提出的计算阈值的方法	第43-46页
第四章 具有去噪功能的图像增强算法	第46-66页
·引言	第46-48页
·算法的设计与实现	第48-51页
·基于LIP 模型的图像增强算法	第48-49页
·提出的新算法	第49-51页
·算法在去噪方面的性能	第51-58页
·传统的图像滤波算法	第51-52页
·评价去噪效果的方法	第52-54页
·各种去噪算法实验结果的比较与分析	第54-58页
·算法在图像增强方面的性能	第58-63页
·算法在彩色图像增强方面的性能	第63-65页
·本章小结	第65-66页
第五章 改进的边缘检测算法	第66-84页
·引言	第66-67页
·改进的Robert边缘检测算法	第67-74页
·传统的Robert 边缘检测算法	第67-68页
·改进的Robert边缘检测算法	第68-69页
·边缘细化	第69-71页
·实验结果及分析	第71-74页
·改进的Prewitt边缘检测算法	第74-79页
·传统的Prewitt 边缘检测算法	第74页
·Prewitt 边缘检测算法的缺陷	第74-75页
·改进的Prewitt边缘检测算法	第75-77页
·实验结果及分析	第77-79页
·改进的Kirsch边缘检测算法	第79-83页
·传统的Kirsch 边缘检测算法	第79-80页
·Kirsch 算法的缺陷	第80-81页
·改进的Kirsch边缘检测算法	第81页
·实验结果及分析	第81-83页
·本章小结	第83-84页
第六章 弹性模型等理论在图像处理中的应用	第84-112页
·弹性模型在图像缩小方面的应用	第84-91页
·引言	第84-85页
·最近邻插值算法和曲面拟合算法	第85-86页
·最近邻插值算法和曲面拟合算法存在的缺陷	第86-87页
·新模型的提出和新算法	第87-88页
·实验结果与分析	第88-91页
·弹性模型在图像放大方面的应用	第91-94页
·算法的设计与实现	第91-92页
·实验结果与分析	第92-94页
·惯性原理在边缘检测中的应用	第94-105页
·传统Canny 边缘检测算法	第94-98页
·改进的Canny边缘检测算法	第98-102页
·实验结果及分析	第102-105页
·贫富差距原理在边缘检测中的应用	第105-110页
·传统Robinson 边缘检测算法	第105页
·Robinson边缘检测算法的缺陷	第105-106页
·改进的Robinson边缘检测算法	第106-108页
·试验结果及分析	第108-110页
·本章小结	第110-112页
第七章 结论与展望	第112-116页
致谢	第116-118页
参考文献	第118-128页
作者在攻读博士学位期间的研究成果	第128页
参与的科研课题	第128-129页