| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·小波发展与应用 | 第8-9页 |
| ·图像处理及边缘检测简介 | 第9-11页 |
| ·图像与数字图像 | 第9-11页 |
| ·数字图像边缘检测 | 第11页 |
| ·本文结构安排和主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 小波分析及多分辨率分析理论 | 第13-26页 |
| ·连续小波变换 | 第13-16页 |
| ·小波变换定义 | 第13-14页 |
| ·小波变换的特点 | 第14页 |
| ·连续小波 | 第14页 |
| ·连续小波变换的性质 | 第14-16页 |
| ·多尺度分析与Mallat 算法 | 第16-19页 |
| ·多尺度分析 | 第16-17页 |
| ·M Mallet 快速算法 | 第17-19页 |
| ·二维小波分析 | 第19-23页 |
| ·几种小波的主要性质 | 第23-24页 |
| ·几种小波性质 | 第23-24页 |
| ·小波的选取 | 第24页 |
| 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于小波变换的图像边缘检测 | 第26-46页 |
| ·传统的边缘检测技术 | 第26-33页 |
| ·图像边缘及其邻域灰度变换规律 | 第26-28页 |
| ·传统的边缘检测方法 | 第28-33页 |
| ·小波变换与多尺度边缘检测 | 第33-39页 |
| ·小波变换模极大值位置同信号突变点（边缘）的关系 | 第33-35页 |
| ·信号奇异点（边缘）在小波多尺度分析下的传播特性 | 第35-37页 |
| ·信号奇异点（边缘）位置的确定 | 第37-39页 |
| ·数字图像的小波变换 | 第39-45页 |
| ·小波变换 | 第39-42页 |
| ·数字图像的多尺度边缘检测 | 第42-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 改进的边缘检测方法 | 第46-55页 |
| ·边缘检测和检测小波基选择准则 | 第46-47页 |
| ·基于小波分析的自适应滤波分解与自适应阈值边缘检测 | 第47-51页 |
| ·自适应滤波（尺度）分解 | 第47-50页 |
| ·自适应阈值方法 | 第50-51页 |
| ·基于小波变换数据融合的边缘检测算法 | 第51-54页 |
| ·数据融合 | 第51页 |
| ·改进的基于双正交小波的数据融合算法 | 第51-54页 |
| 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于边缘的图像分割方法 | 第55-62页 |
| ·图像分割基本知识 | 第55-56页 |
| ·灰度图像分割 | 第56-58页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第56页 |
| ·基于边界的图像分割 | 第56-57页 |
| ·基于边缘检测与局域直方图的图像分割 | 第57-58页 |
| ·彩色图像分割 | 第58-61页 |
| ·彩色图像分割的发展 | 第58-59页 |
| ·基于边缘检测的彩色图像分割 | 第59页 |
| ·基于区域的彩色图像分割 | 第59-61页 |
| ·结合区域与边界的方法 | 第61页 |
| 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与建议 | 第62-64页 |
| ㈠本文主要研究成果 | 第62页 |
| ㈡今后的研究方向 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表论文及专利 | 第67页 |