| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．2 数字图像处理基础 | 第10-14页 |
| 1．2．1 数字图像处理的主要内容 | 第11-12页 |
| 1．2．2 数字图像处理方法 | 第12-13页 |
| 1．2．3 数字图像处理的应用 | 第13-14页 |
| 1．3 数学形态学与数字图象处理 | 第14-16页 |
| 1．4 本文的研究内容及安排 | 第16-18页 |
| 第2章 二值图像的数学形态学 | 第18-30页 |
| 2．1 结构元素 | 第18-19页 |
| 2．2 二值形态学的基本运算 | 第19-25页 |
| 2．2．1 膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion) | 第19-21页 |
| 2．2．2 开( Opening)和闭(Closing)运算 | 第21-23页 |
| 2．2．3 击中击不中(HM)变换 | 第23-25页 |
| 2．3 二值形态学的应用 | 第25-29页 |
| 2．3．1 图像的平滑滤波 | 第25页 |
| 2．3．2 图像的边缘检测 | 第25-26页 |
| 2．3．3 区域填充 | 第26-27页 |
| 2．3．4 细化与粗化 | 第27-28页 |
| 2．3．5 骨骼提取 | 第28-29页 |
| 2．4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 灰度图像的数学形态学 | 第30-38页 |
| 3．1 灰度形态学的基本运算 | 第30-34页 |
| 3．1．1 阴影集(Umbra)与上表面(Top Surface) | 第30-31页 |
| 3．1．2 灰度膨胀与腐蚀 | 第31-33页 |
| 3．1．3 灰度开与闭运算 | 第33-34页 |
| 3．2 灰度形态学的应用 | 第34-37页 |
| 3．2．1 灰度图像的平滑滤波 | 第35页 |
| 3．2．2 图像的形态梯度 | 第35-36页 |
| 3．2．3 Top-hat变换 | 第36页 |
| 3．2．4 纹理分割 | 第36-37页 |
| 3．3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 形态学滤波 | 第38-49页 |
| 4．1 形态滤波器的基本理论 | 第38-41页 |
| 4．2 广义形态滤波器 | 第41-42页 |
| 4．3 自适应加权组合广义形态滤波器 | 第42-45页 |
| 4．4 多结构元素形态滤波器 | 第45-48页 |
| 4．5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 灰度图像的形态学边缘检测 | 第49-65页 |
| 5．1 常用的边缘检测算子 | 第49-54页 |
| 5．1．1 Robets算子 | 第49-50页 |
| 5．1．2 Sobel算子 | 第50页 |
| 5．1．3 Prewitt算子 | 第50-51页 |
| 5．1．4 LOG算子 | 第51-52页 |
| 5．1．5 Canny算子 | 第52-54页 |
| 5．2 形态学边缘检测 | 第54-57页 |
| 5．3 多尺度形态学边缘检测算法 | 第57-61页 |
| 5．4 抗噪型多尺度形态学边缘检测算法 | 第61-63页 |
| 5．5 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
