| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论与综述 | 第12-38页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究现状与进展 | 第13-35页 |
| ·方向小波概述 | 第13-17页 |
| ·小波变换的引入 | 第13-15页 |
| ·方向小波变换研究现状 | 第15-17页 |
| ·边缘检测研究现状与进展 | 第17-22页 |
| ·单尺度边缘检测算法 | 第18-19页 |
| ·多尺度边缘检测算法 | 第19-22页 |
| ·Marr-Hildreth边缘检测算法 | 第20页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第20-21页 |
| ·基于小波的多尺度边缘检测算法 | 第21-22页 |
| ·小波去噪综述 | 第22-27页 |
| ·小波阈值去噪方法 | 第23-25页 |
| ·小波域统计模型去噪 | 第25-27页 |
| ·角点检测算法综述 | 第27-33页 |
| ·Rosenfeld-Johnston算法 | 第28-29页 |
| ·Freeman-Davis算法 | 第29-30页 |
| ·Teh-Chin算法 | 第30-31页 |
| ·基于统计方法的角点检测 | 第31页 |
| ·基于小波分析的角点检测 | 第31页 |
| ·角点检测存在的问题与解决构想 | 第31-33页 |
| ·纸浆纤维检测研究现状 | 第33-35页 |
| ·纸浆纤维检测的意义与背景 | 第33-34页 |
| ·纸浆纤维检测存在问题与解决方案 | 第34-35页 |
| ·本文主要研究工作与创新点 | 第35-38页 |
| 第二章 基于方向小波的纸浆纤维图像边缘检测研究 | 第38-50页 |
| ·前言 | 第38-39页 |
| ·小波分析理论 | 第39-45页 |
| ·连续小波变换 | 第39-40页 |
| ·二进小波变换 | 第40-41页 |
| ·多分辨率分析理论 | 第41-43页 |
| ·离散小波变换 | 第43-45页 |
| ·方向小波及其在图像处理中的应用 | 第45-48页 |
| ·纤维图像的多尺度表示 | 第46-47页 |
| ·边缘特征提取 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第三章 模糊多尺度边缘检测研究 | 第50-64页 |
| ·前言 | 第50-52页 |
| ·模糊多尺度边缘检测算法 | 第52-62页 |
| ·Mallat小波变换 | 第52-53页 |
| ·模糊集概念 | 第53页 |
| ·算法的一维分析 | 第53-59页 |
| ·模糊子集与模糊隶属函数 | 第54页 |
| ·阈值策略设计 | 第54-55页 |
| ·一维算法步骤 | 第55-57页 |
| ·一维信号奇异点检测 | 第57-59页 |
| ·算法的二维分析 | 第59-62页 |
| ·仿真实验 | 第62页 |
| ·结论 | 第62-64页 |
| 第四章 小波统计去噪应用研究 | 第64-84页 |
| ·基于小波统计模型的自适应图像去噪研究 | 第64-72页 |
| ·前言 | 第64-65页 |
| ·噪声信号的二进小波变换 | 第65-67页 |
| ·自适应去噪算法描述 | 第67-70页 |
| ·小波系数的广义高斯分布与阈值的选取 | 第67-69页 |
| ·方差参数估计 | 第69-70页 |
| ·纸浆纤维图像去噪实验 | 第70-71页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·基于小波域隐马尔科夫模型的图像去噪研究 | 第72-84页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·小波域隐马尔可夫模型 | 第73-77页 |
| ·小波域隐马尔可夫模型框架 | 第73-75页 |
| ·小波域隐马尔可夫模型的概率特征 | 第75-77页 |
| ·基于改进小波隐马尔可夫模型的图像去噪算法 | 第77-80页 |
| ·小波域三子带概率模型 | 第78页 |
| ·模型参数估计 | 第78-79页 |
| ·噪声滤除 | 第79-80页 |
| ·算法实现 | 第80页 |
| ·实验分析 | 第80-82页 |
| ·结论 | 第82-84页 |
| 第五章 角点检测算法及多尺度曲线描述应用研究 | 第84-108页 |
| ·基于滑动窗口的白适应角点检测研究 | 第84-99页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·基于自适应滑动窗口的角点检测算法 | 第85-93页 |
| ·自适应滑动窗口设计 | 第86-90页 |
| ·协方差矩阵与特征值求解 | 第87-88页 |
| ·基于特征值的滑动窗口策略 | 第88-90页 |
| ·边界曲线的曲率测定 | 第90-92页 |
| ·基于小波变换的角点提取 | 第92页 |
| ·角点检测算法 | 第92-93页 |
| ·实验结果分析 | 第93-99页 |
| ·结论 | 第99页 |
| ·平面曲线的多尺度描述研究 | 第99-108页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·基于小波空间的平面曲线描述 | 第100-102页 |
| ·多尺度曲率进化 | 第102-106页 |
| ·平面曲线多尺度表示的实验研究 | 第106-107页 |
| ·结论 | 第107-108页 |
| 第六章 图像处理在纸浆纤维检测与特征提取中应用研究 | 第108-126页 |
| ·前言 | 第108-109页 |
| ·基于计算机视觉的纸浆纤维测量系统结构 | 第109-112页 |
| ·纸浆纤维图像的特征提取算法原理 | 第112-119页 |
| ·纸浆纤维图像去噪 | 第113-114页 |
| ·纤维图像增强与阈值分割 | 第114-115页 |
| ·纸浆纤维图像的细化表示 | 第115-116页 |
| ·基于角点检测的纤维弯曲特征提取 | 第116-119页 |
| ·纸浆纤维统计特性分析 | 第119页 |
| ·纤维检测实验分析 | 第119-124页 |
| ·纸浆纤维图像预处理 | 第119-120页 |
| ·纸浆纤维图像形状特征提取 | 第120-124页 |
| ·纸浆纤维检测装置特性描述 | 第124页 |
| ·结论 | 第124-126页 |
| 第七章 总结与展望 | 第126-130页 |
| ·工作总结 | 第126-127页 |
| ·研究展望 | 第127-130页 |
| 参考文献 | 第130-152页 |
| 附录 | 第152-154页 |
| 作者简介 | 第152页 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的文章 | 第152-154页 |
| 致谢 | 第154页 |