基于小波分析的大气颗粒物数字图像的边缘检测
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·图像分割技术 | 第7-8页 |
| ·图像边缘检测方法 | 第8-9页 |
| ·评价边缘检测算法的准则 | 第9-11页 |
| ·连续 Canny准则 | 第9-10页 |
| ·离散 Canny准则 | 第10-11页 |
| ·小波变换用于边缘检测的现状 | 第11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 经典图像边缘检测方法 | 第13-24页 |
| ·边缘检测的基本方法 | 第13-14页 |
| ·一些经典的边缘检测算子 | 第14-20页 |
| ·差分边缘检测 | 第14页 |
| ·Roberts算子 | 第14-15页 |
| ·Sobel算子 | 第15-16页 |
| ·Prewitt算子 | 第16-17页 |
| ·Robinson算子 | 第17-18页 |
| ·Laplace算子 | 第18-20页 |
| ·经典边缘检测方法的仿真结果 | 第20-24页 |
| 第3章 小波变换的基本理论研究 | 第24-38页 |
| ·小波变换基本理论 | 第24-27页 |
| ·多分辨率分析 | 第24页 |
| ·尺度函数和小波函数 | 第24-26页 |
| ·小波变换 | 第26-27页 |
| ·小波基 | 第27-30页 |
| ·正交小波基 | 第27-28页 |
| ·小波与滤波器组 | 第28-29页 |
| ·双正交小波基 | 第29-30页 |
| ·基于小波变换的边缘检测理论 | 第30-31页 |
| ·提升格式 | 第31-33页 |
| ·一种自适应整数小波变换方法 | 第33-38页 |
| ·提升格式与整数变换 | 第33-34页 |
| ·自适应整数变换与完全重构条件 | 第34-36页 |
| ·整数变换的例子 | 第36-38页 |
| 第4章 小波边缘检测方法 | 第38-47页 |
| ·B样条小波算子 | 第38-41页 |
| ·B样条函数的定义及所构成的空间 | 第38-39页 |
| ·二阶样条函数 | 第39-41页 |
| ·基于高斯函数的小波算子 | 第41-47页 |
| ·高斯函数的各阶导数构成的小波函数 | 第41-44页 |
| ·高斯函数中均方差的求解 | 第44-47页 |
| 第5章 小波分析在边缘检测中的应用及实现 | 第47-56页 |
| ·小波边缘检测的应用 | 第47页 |
| ·图像的预处理 | 第47-49页 |
| ·图像的二值化 | 第47-49页 |
| ·图像的滤波 | 第49页 |
| ·小波边缘检测的详细步骤及合成 | 第49-51页 |
| ·小波边缘检测算法的仿真结果 | 第51-54页 |
| ·轮廓的统计 | 第54-56页 |
| 第6章 总结 | 第56-59页 |
| ·本课题所做的主要工作 | 第56页 |
| ·相关领域的技术发展动态 | 第56-58页 |
| ·算法改进的方向和可能采取的技术手段 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第63页 |
