Canny算法在中国古画上的应用与改进
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 边缘检测的理论基础 | 第14-26页 |
| 2.1 传统的边缘检测算法 | 第14-20页 |
| 2.1.1 Roberts算子 | 第15页 |
| 2.1.2 Sobel算子 | 第15-16页 |
| 2.1.3 Prewitt算子 | 第16-17页 |
| 2.1.4 Robinson边缘检测算子 | 第17-18页 |
| 2.1.5 Kirsch算子 | 第18页 |
| 2.1.6 拉普拉斯高斯算子 | 第18-20页 |
| 2.2 经典Canny边缘检测算法 | 第20-22页 |
| 2.3 经典Canny算法的缺陷 | 第22-23页 |
| 2.4 仿真结果与分析 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 古画的预处理 | 第26-32页 |
| 3.1 古画的灰度化处理 | 第26-27页 |
| 3.2 古画的滤波处理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 双边滤波 | 第27-28页 |
| 3.2.2 引导滤波 | 第28-30页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 改进的Canny算法 | 第32-44页 |
| 4.1 改进的梯度计算方法 | 第32-33页 |
| 4.2 改进的非极大值抑制方法 | 第33-34页 |
| 4.3 阈值的自适应选择 | 第34-39页 |
| 4.3.1 改进的最大类间方差法 | 第35-37页 |
| 4.3.2 基于一维交叉熵算法 | 第37-39页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第39-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 总结 | 第44-45页 |
| 5.2 展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 攻读学位期间参加科研情况 | 第52-53页 |
