| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 图像边缘检测的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 图像边缘检测的研究现状及存在问题 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像边缘检测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像边缘检测存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要内容及论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像边缘检测的基本理论和经典方法 | 第15-27页 |
| 2.1 图像边缘检测的基本理论 | 第15-17页 |
| 2.2 基于一阶微分算子的边缘检测 | 第17-20页 |
| 2.2.1 Robert算子边缘检测 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Sobel算子边缘检测 | 第18-19页 |
| 2.2.3 Prewitt算子边缘检测 | 第19-20页 |
| 2.3 基于二阶微分算子的边缘检测 | 第20-22页 |
| 2.3.1 拉普拉斯算子边缘检测 | 第20-21页 |
| 2.3.2 LoG算子边缘检测 | 第21-22页 |
| 2.4 Canny算子边缘检测 | 第22-23页 |
| 2.5 形态学边缘检测 | 第23-26页 |
| 2.5.1 形态学基本理论 | 第23-24页 |
| 2.5.2 四种基本的运算 | 第24-25页 |
| 2.5.3 传统的形态学边缘检测 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 经典算子的处理效果综合对比分析 | 第27-33页 |
| 3.1 Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子的比较 | 第27-29页 |
| 3.2 LoG算子、Canny算子、形态学边缘检测的比较 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 多尺度形态学与Canny算子融合的边缘检测算法 | 第33-45页 |
| 4.1 多尺度形态学边缘检测算法 | 第33-35页 |
| 4.1.1 多尺度形态学边缘检测算法原理 | 第33页 |
| 4.1.2 多尺度形态学边缘检测算法的实现 | 第33-35页 |
| 4.2 多尺度形态学与Canny算子融合 | 第35-44页 |
| 4.2.1 融合原理 | 第35-36页 |
| 4.2.2 最佳小波基函数选择 | 第36-38页 |
| 4.2.3 最佳小波分解层数选择 | 第38-39页 |
| 4.2.4 小波变换融合算法 | 第39-41页 |
| 4.2.5 融合算法实现 | 第41-42页 |
| 4.2.6 融合算法效果 | 第42-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 一种改进的广角镜头数字图像畸变校正算法 | 第45-51页 |
| 5.1 广角镜头 | 第45页 |
| 5.2 图像校正原理 | 第45-46页 |
| 5.3 畸变校正算法 | 第46-47页 |
| 5.3.1 非线性模型法 | 第46页 |
| 5.3.2 等效球面法 | 第46-47页 |
| 5.4 实验研究 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间发表论文及参与项目 | 第57页 |
