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基于小波变换的护坡植被根系图像边缘检测

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-14页
   ·课题研究的背景和意义第9-10页
   ·小波理论的形成和发展第10-11页
   ·图像边缘检测算法的概述第11-13页
   ·本文的主要内容第13-14页
2 小波变换的基本理论第14-28页
   ·小波变换第14-20页
     ·连续小波变换第14-16页
     ·常用的小波函数第16-17页
     ·离散小波变换第17页
     ·二进小波变换第17-18页
     ·二进小波的构造第18-19页
     ·离散二进小波变换的快速算法第19-20页
   ·小波框架理论第20-21页
   ·多分辨率分析第21-22页
   ·尺度函数及其空间第22页
   ·小波函数及其空间第22-24页
   ·Mallat算法第24-25页
   ·二维小波变换和图像的多分辨率分析第25-27页
   ·本章小结第27-28页
3 基于微分算子的护坡植被根系图像边缘检测第28-38页
   ·图像增强第28-31页
     ·直方图均衡化第29-30页
     ·直方图规定化第30-31页
   ·基于微分算子的根系图像边缘检测第31-34页
     ·Roberts算子第32页
     ·Sobel算子和Prewitt算子第32-33页
     ·拉普拉斯算子第33页
     ·Log算子和Canny算子第33-34页
   ·几种算子的检测效果比较第34-37页
   ·本章小结第37-38页
4 基于小波变换的多尺度护坡植被根系图像边缘检测第38-46页
   ·小波多尺度边缘检测的原理第38-40页
   ·多尺度图像边缘检测的算法实现第40-41页
   ·小波函数的选取第41-44页
   ·多尺度护坡植被根系图像边缘检测结果第44-45页
   ·本章小结第45-46页
5 基于B样条小波的护坡植被根系图像边缘检测第46-54页
   ·B样条函数第46-48页
   ·最优边缘检测小波基函数第48-49页
   ·滤波器的设计第49-51页
   ·算法实现第51-52页
   ·实验结果第52-53页
   ·本章小结第53-54页
6 基于提升小波变换的B样条护坡植被根系图像边缘检测第54-62页
   ·小波变换的提升算法第54-55页
   ·小波的多相位分解与重构第55-57页
   ·提升算法的矩阵分解第57-58页
   ·B样条函数的提升算法第58-59页
   ·护坡植被根系图像边缘检测提升算法的步骤第59-60页
   ·检测结果第60-61页
   ·本章小结第61-62页
结论第62-63页
参考文献第63-66页
攻读学位期间发表的学术论文第66-67页
致谢第67-68页

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