灰色预测模型在数字图像处理中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·数字图像处理方法简介 | 第7-8页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第8-9页 |
| ·本文的工作安排 | 第9-10页 |
| 第二章 数字图像处理基本方法 | 第10-29页 |
| ·数字图像的增强 | 第10-18页 |
| ·灰度级修正 | 第10-12页 |
| ·图像的平滑 | 第12-16页 |
| ·图像的锐化 | 第16-18页 |
| ·数字图像的边缘检测与图像的二值化 | 第18-23页 |
| ·数字图像的边缘检测 | 第18-22页 |
| ·数字图像的二值化 | 第22-23页 |
| ·数字图像的压缩 | 第23-27页 |
| ·变换编码方式 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 灰色系统理论及灰色预测模型 | 第29-46页 |
| ·灰色系统理论 | 第29-31页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·灰性、灰概念 | 第29-30页 |
| ·灰理论的主要内容 | 第30-31页 |
| ·灰生成 | 第31-36页 |
| ·灰生成概念 | 第31-32页 |
| ·累加生成AGO | 第32-35页 |
| ·累减生成IAGO | 第35-36页 |
| ·灰建模 | 第36-42页 |
| ·灰建模概言 | 第36-37页 |
| ·灰微分方程与GM(1，1)模型 | 第37-40页 |
| ·GM(1，1)参数辨识 | 第40-42页 |
| ·灰预测 | 第42-45页 |
| ·灰预测概言 | 第42-43页 |
| ·灰预测类型 | 第43-44页 |
| ·数列灰预测 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 灰色预测模型在数字图像处理中的应用 | 第46-61页 |
| ·一种基于GM(1，1)的无损图像压缩技术 | 第46-50页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·预测无损图像压缩 | 第47-48页 |
| ·灰色压缩编码 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50页 |
| ·基于GM(1，1)模型的非线性滤波器设计 | 第50-56页 |
| ·灰色模型的残差修正 | 第50-51页 |
| ·基于GM(1，1)模型的非线性滤波器 | 第51-53页 |
| ·修正的非线性滤波器 | 第53-56页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·基于灰色预测模型的图像边缘检测 | 第56-59页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·数字图像的灰预测及边缘检测 | 第57-58页 |
| ·仿真结果 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
