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基于各向异性方向导数的稳健图像特征检测方法

摘要第5-8页
ABSTRACT第8-11页
符号对照表第15-17页
缩略语对照表第17-21页
第一章 绪论第21-39页
    1.1 论文研究背景与意义第21-23页
    1.2 国内外研究现状第23-36页
        1.2.1 边缘检测的发展及现状第23-30页
        1.2.2 角点检测的发展与现状第30-36页
    1.3 论文的主要工作与内容安排第36-39页
第二章 形状自适应各向异性微分滤波器边缘检测算法第39-51页
    2.1 引言第39-40页
    2.2 各向异性高斯方向导数滤波器第40-41页
    2.3 自适应微分滤波器的边缘检测第41-44页
        2.3.1 基于ANDD的边缘强度的特性及其不足第41-42页
        2.3.2 结合图像结构的自适应ANDD滤波器第42-43页
        2.3.3 新的边缘测度第43-44页
    2.4 实验结果与性能分析第44-49页
        2.4.1 算法参数设置第44-45页
        2.4.2 算法有效性实验第45-47页
        2.4.3 算法客观评价第47-48页
        2.4.4 算法复杂性第48-49页
    2.5 本章小结第49-51页
第三章 基于各向异性高斯方向导数的彩色边缘检测方法第51-67页
    3.1 引言第51-53页
    3.2 基于梯度矩阵和ANDD矩阵的彩色边缘强度第53-60页
        3.2.1 传统彩色Canny边缘检测算法第53-54页
        3.2.2 基于ANDD矩阵的彩色边缘强度映射第54-55页
        3.2.3 基于梯度和ANDD的彩色边缘强度映射特性分析第55-60页
    3.3 基于融合边缘强度的彩色边缘检测算法第60-62页
    3.4 实验结果及性能分析第62-66页
        3.4.1 ROC指标性能评价第62-65页
        3.4.2 FOM指标性能评价第65-66页
    3.5 本章小结第66-67页
第四章 各向异性形态学方向导数与对脉冲噪声稳健的边缘检测方法第67-87页
    4.1 引言第67-68页
    4.2 各向异性形态学方向导数第68-77页
        4.2.1 采用双窗结构的各向异性形态学方向导数第68-72页
        4.2.2 图像AMDD表征和阶跃边缘的空域响应第72-75页
        4.2.3 两种典型双窗的特征参数第75-77页
    4.3 采用各向异性方向形态学方向导数的边缘检测第77-81页
        4.3.1 利用双匹配滤波器的ESM和EDM提取第77-80页
        4.3.2 基于AMDD的边缘检测器流程第80-81页
    4.4 实验结果和性能比较第81-86页
        4.4.1 不同类型噪声下的噪声鲁棒性第81-82页
        4.4.2 综合ROC曲线评价第82-86页
    4.5 本章小结第86-87页
第五章 基于局部多尺度各向异性方向导数的角点检测方法第87-115页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 基于各向同性及各向异性高斯方向导数的角点特性分析第88-90页
    5.3 多尺度方向微分比率角点检测器第90-102页
        5.3.1 图像边缘轮廓的提取及填充第90-91页
        5.3.2 基于IGD和ANDD微分比率的角点测度第91-95页
        5.3.3 实验结果及性能分析第95-102页
    5.4 利用方向微分一致性的角点检测第102-109页
        5.4.1 基于相邻像素微分一致性的角点测度第102-104页
        5.4.2 利用新测度的角点检测器及其性能分析第104-109页
    5.5 利用多尺度局部微分一致性的角点检测第109-113页
        5.5.1 多尺度局部微分一致性的角点测度第109-110页
        5.5.2 新的角点检测器及其性能分析第110-113页
    5.6 本章小结第113-115页
第六章 总结与展望第115-119页
    6.1 全文总结第115-116页
    6.2 未来工作展望第116-119页
附录第119-121页
    附录A第119页
    附录B第119-121页
参考文献第121-133页
致谢第133-135页
作者简介第135-136页

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