基于Kirsch算子的图像边缘检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的目的意义 | 第10页 |
| 1.3 图像边缘检测技术的研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| 1.3.1 图像边缘检测技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 现有的图像边缘检测技术存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3.3 边缘检测技术的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 边缘检测方法综述 | 第15-31页 |
| 2.1 图像边缘检测的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2 图像预处理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 彩图灰度化 | 第17-18页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.2.3 图像增强 | 第19-21页 |
| 2.3 图像边缘检测 | 第21-23页 |
| 2.4 经典的边缘检测方法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 Sobel 算子 | 第23-24页 |
| 2.4.2 Prewitt 算子 | 第24-25页 |
| 2.4.3 Roberts算子 | 第25-26页 |
| 2.4.4 LOG算子 | 第26-27页 |
| 2.4.5 Canny算子 | 第27页 |
| 2.4.6 传统边缘检测算子检测结果比较 | 第27-28页 |
| 2.5 边缘检测性能评价标准 | 第28-30页 |
| 2.5.1 主观评价标准 | 第28-29页 |
| 2.5.2 客观评价标准 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 小波边缘保持平滑滤波 | 第31-41页 |
| 3.1 Marr-Hildreth边缘检测理论 | 第31-33页 |
| 3.2 Witkin尺度滤波理论 | 第33页 |
| 3.3 小波变换边缘检测理论 | 第33-37页 |
| 3.3.1 小波变换 | 第33-34页 |
| 3.3.2 小波边缘检测 | 第34-37页 |
| 3.4 小波边缘保持平滑滤波 | 第37-40页 |
| 3.4.1 边缘区域确定 | 第37-38页 |
| 3.4.2 分区域平滑滤波 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于局部熵二值化的Kirsch边缘检测 | 第41-53页 |
| 4.1 Kirsch算子简介 | 第41-43页 |
| 4.2 Kirsch算子改进 | 第43-45页 |
| 4.3 Kirsch算子边缘检测结果 | 第45-46页 |
| 4.4 边缘检测阈值设定方法 | 第46-48页 |
| 4.4.1 Otsu算法 | 第47页 |
| 4.4.2 Rosin算法 | 第47-48页 |
| 4.5 基于局部熵的阈值设定 | 第48-52页 |
| 4.5.1 熵的概念 | 第48页 |
| 4.5.2 图像局部熵 | 第48-49页 |
| 4.5.3 局部熵用于边缘检测 | 第49-50页 |
| 4.5.4 局部熵阈值设定 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表文章目录 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-67页 |
