| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·现有的边缘检测技术和方法 | 第12-14页 |
| ·经典算子 | 第12页 |
| ·最优算子 | 第12页 |
| ·多尺度方法 | 第12-13页 |
| ·自适应平滑滤波方法 | 第13页 |
| ·模糊数学在边缘检测中的应用 | 第13页 |
| ·基于人工智能的边缘检测方法 | 第13页 |
| ·数学形态学在边缘检测中的应用 | 第13-14页 |
| ·图像边缘检测的发展与现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作与章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 传统边缘检测算法的研究与分析 | 第18-32页 |
| ·图像边缘的定义 | 第18-19页 |
| ·传统的边缘检测方法 | 第19-24页 |
| ·Roberts边缘算子 | 第20-21页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第21-22页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第22页 |
| ·Laplacian边缘检测算子 | 第22-23页 |
| ·Marr-Hildreth边缘检测理论(LOG算子) | 第23-24页 |
| ·MATLAB简介 | 第24-26页 |
| ·传统边缘检测算子的检测结果与分析 | 第26-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第3章 模糊理论及模糊边缘检测方法研究 | 第32-45页 |
| ·模糊集合及模糊关系 | 第32-37页 |
| ·模糊理论中的模糊性 | 第32-33页 |
| ·隶属函数与模糊集合的概念 | 第33-34页 |
| ·模糊集合的运算 | 第34-35页 |
| ·模糊关系 | 第35-37页 |
| ·模糊边缘检测方法研究 | 第37-41页 |
| ·定义简单隶属函数的检测方法 | 第37页 |
| ·Pal.King算法 | 第37-40页 |
| ·基于模糊梯度法的边缘检测方法 | 第40-41页 |
| ·模糊边缘检测算法的检测结果与分析 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 改进的快速模糊边缘检测算法 | 第45-57页 |
| ·一种快速模糊边缘检测算法 | 第45-46页 |
| ·改进的快速模糊边缘检测算法 | 第46-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-56页 |
| ·图像增强结果 | 第50-53页 |
| ·边缘检测结果 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |