图像处理技术在地震图象处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 前言 | 第10-12页 |
| 第一章 数字图像处理技术概述 | 第12-15页 |
| ·图像与数字图像处理 | 第12页 |
| ·研究图像去噪处理的意义 | 第12-13页 |
| ·对图像去噪处理的意义 | 第12-13页 |
| ·研究图像去噪方法的意义 | 第13页 |
| ·图像去噪的技术背景及国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 第二章 图像噪声及噪声处理方法 | 第15-31页 |
| ·图像噪声分类及衡量 | 第15-18页 |
| ·噪声分类 | 第15-16页 |
| ·噪声模型 | 第16-17页 |
| ·图像噪声的衡量 | 第17-18页 |
| ·几种常用空间域图像去噪方法介绍 | 第18-27页 |
| ·均值滤波器及邻域平均法 | 第18-21页 |
| ·加权平均法 | 第21-22页 |
| ·顺序统计滤波器及中值滤波 | 第22-26页 |
| ·自适应滤波器 | 第26-27页 |
| ·几种常用空间域图像去噪方法存在的缺陷 | 第27-28页 |
| ·一种保持图像细节的自适应的去噪平滑算法 | 第28-31页 |
| ·研究背景 | 第28-29页 |
| ·自定义加权模板 | 第29页 |
| ·最小邻域均匀度 | 第29页 |
| ·自适应选择邻域尺度 | 第29-31页 |
| 第三章 多尺度自适应边缘检测方法 | 第31-42页 |
| ·多尺度边缘聚焦方法 | 第31-33页 |
| ·边缘聚焦的基本思想 | 第31-33页 |
| ·边缘聚焦算法的实现 | 第33页 |
| ·基于自适应平滑滤波的边缘提取方法 | 第33-36页 |
| ·自适应平滑的基本原理 | 第34-35页 |
| ·自适应平滑算法 | 第35-36页 |
| ·Canny 自适应边缘检测算法 | 第36-41页 |
| ·传统Canny 算法的缺陷 | 第36页 |
| ·Canny 自适应边缘检测算法 | 第36-40页 |
| ·自适应多尺度Canny 边缘检测算法 | 第40-41页 |
| ·边缘细化及检测效果 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 相干切片断层多边形检测系统研究与实现 | 第42-58页 |
| ·相干切片断层多边形检测系统方案 | 第42-44页 |
| ·原始相干切片数据转换为灰度图像 | 第42-43页 |
| ·相干切片断层多边形检测流程 | 第43-44页 |
| ·图像预处理 | 第44-48页 |
| ·滤波去噪 | 第44-47页 |
| ·图像锐化 | 第47页 |
| ·图像二值化 | 第47-48页 |
| ·断层多边形边缘检测 | 第48-49页 |
| ·断层多边形边界跟踪与提取算法 | 第49-53页 |
| ·传统边界跟踪算法缺陷 | 第49-50页 |
| ·改进的八邻域边界跟踪与提取算法 | 第50-51页 |
| ·算法示例 | 第51页 |
| ·算法描述及实现 | 第51-53页 |
| ·断层骨干线提取 | 第53-55页 |
| ·像素点特征 | 第53-54页 |
| ·提取断层骨干线的细化算法 | 第54-55页 |
| ·人机交互处理 | 第55-56页 |
| ·断层多边形编码输出 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-69页 |
