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基于DM3730平台的红外图像边缘检测技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状分析第10-13页
        1.2.1 图像处理系统研究现状第10-11页
        1.2.2 边缘检测技术研究现状第11-13页
    1.3 论文章节安排第13-15页
第2章 数学形态学理论基础第15-23页
    2.1 数学形态学简介第15-16页
        2.1.1 数学形态学的发展第15页
        2.1.2 数学形态学基本思想第15-16页
    2.2 二值形态学第16-20页
        2.2.1 膨胀和腐蚀运算第16-18页
        2.2.2 开运算和闭运算第18-20页
    2.3 灰度形态学第20-23页
        2.3.1 膨胀运算和腐蚀运算第20-21页
        2.3.2 开运算和闭运算第21-23页
第3章 基于数学形态学的边缘检测算法研究第23-39页
    3.1 基本形态学边缘检测算子分析第23-24页
    3.2 改进的形态学边缘检测算子分析第24-32页
        3.2.1 结构元素的选取第24-27页
        3.2.2 形态学滤波选取第27-30页
        3.2.3 改进的形态学边缘检测算子第30-32页
    3.3 实验结果及分析第32-39页
        3.3.1 红外灰度图像的边缘检测结果分析第32-34页
        3.3.2 噪声红外灰度图像的边缘检测结果分析第34-39页
第4章 基于CNN的边缘检测算法研究第39-59页
    4.1 细胞神经网路的理论基础第39-43页
        4.1.1 细胞神经网络概述第39页
        4.1.2 细胞神经网络理论第39-43页
    4.2 基于CNN的二值图像边缘检测第43-50页
        4.2.1 模板的设计第43-46页
        4.2.2 二值图像边缘检测算法实现第46-48页
        4.2.3 实验结果及分析第48-50页
    4.3 基于CNN的红外灰度图像边缘检测第50-59页
        4.3.1 基于二进制位面融合的算法实现第50-52页
        4.3.2 实验结果与分析第52-59页
第5章 ICETEK-DM3730-KBM-A开发板的环境搭建第59-67页
    5.1 ICETEK-DM3730-KBM-A开发板简介第59-60页
    5.2 ICETEK-DM3730-KBM-A开发板的Linux系统环境搭建第60-64页
        5.2.1 Linux系统软件开发环境的主要组成第60页
        5.2.2 Windows7操作系统下虚拟机的安装第60-61页
        5.2.3 虚拟机中Linux操作系统的安装第61-62页
        5.2.4 Ubuntu10.04 Linux操作系统的相关配置第62-64页
        5.2.5 PC机中超级终端的配置第64页
    5.3 ICETEK-DM3730-KBM-A开发平台的系统启动第64-67页
        5.3.1 开发平台的系统启动第64-65页
        5.3.2 系统软件各组成部分的特点第65页
        5.3.3 NFS在DM3730开发平台的挂载与启动第65-67页
第6章 ICETEK-DM3730-KBM-A开发板的程序开发第67-77页
    6.1 DVSDK简介第67-69页
    6.2 Codec Engine架构第69-70页
    6.3 DM3730开发平台的Linux环境搭建第70-72页
        6.3.1 安装DVSDK软件包第70-71页
        6.3.2 安装ICETEK的Linux开发环境第71-72页
    6.4 Linux操作系统下的程序协同开发第72-77页
        6.4.1 c6accel模块第72-73页
        6.4.2 基于VISA模块的ARM和DSP程序协同开发第73-77页
第7章 边缘检测算法的DM3730开发平台实现第77-87页
    7.1 程序开发整体流程第77页
    7.2 ARM端应用程序开发第77-83页
        7.2.1 共享内存缓冲区第78-79页
        7.2.2 BMP类型图片的存储格式第79-80页
        7.2.3 BMP类型图像的数据读取第80-81页
        7.2.4 Linux操作系统下的LCD显示第81-83页
    7.3 DSP端算法程序开发第83-84页
    7.4 程序的编译及执行第84-85页
    7.5 实验结果及分析第85-87页
第8章 总结与展望第87-89页
    8.1 论文总结第87页
    8.2 论文不足及展望第87-89页
参考文献第89-93页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第93-95页
致谢第95页

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