基于MCA的图像处理研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·图像处理相关研究方向与应用 | 第6-8页 |
| ·MCA的产生 | 第8-10页 |
| 第二章 MCA理论 | 第10-18页 |
| 引言 | 第10页 |
| ·BP和MP稀疏分解概论 | 第10-14页 |
| ·MP稀疏分解 | 第11-12页 |
| ·BP稀疏分解 | 第12-14页 |
| ·MCA原理 | 第14-18页 |
| ·MCA的基本思想 | 第14-16页 |
| ·字典选择 | 第16-18页 |
| 第三章 基于MCA的图像边缘检测 | 第18-46页 |
| 引言 | 第18页 |
| ·边缘检测经典方法 | 第18-21页 |
| ·多尺度边缘检测 | 第21-29页 |
| ·小波在信号奇异性和边缘检测中的应用 | 第23-28页 |
| ·基于边缘检测的小波基选取准则 | 第28-29页 |
| ·小波边缘检测方法 | 第29-38页 |
| ·"最佳"边缘检测小波 | 第29-34页 |
| ·基于小波包分解的边缘检测 | 第34-38页 |
| ·算法步骤及实验结果 | 第38-46页 |
| ·MCA图像修复 | 第38-40页 |
| ·算法步骤 | 第40-42页 |
| ·实验结果 | 第42-46页 |
| 第四章 基于NPR的铅笔画仿真算法研究 | 第46-56页 |
| 引言 | 第46页 |
| ·算法步骤 | 第46-52页 |
| ·实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61页 |