图像角点检测算法研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 表目录 | 第6-7页 |
| 图目录 | 第7-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·角点检测技术 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容及其框架 | 第13-14页 |
| 第二章 目标图像预处理 | 第14-31页 |
| ·数字图像处理基础 | 第14-18页 |
| ·数字图像的定义 | 第14页 |
| ·像素之间的基本关系 | 第14-16页 |
| ·数字图像预处理的方法 | 第16-17页 |
| ·数字图像处理的优点 | 第17-18页 |
| ·图像预处理 | 第18-23页 |
| ·直接灰度变换 | 第18-20页 |
| ·图像滤波去噪声 | 第20-23页 |
| ·边缘检测 | 第23-28页 |
| ·梯度算子 | 第24-26页 |
| ·LOG算子 | 第26-27页 |
| ·Canny算子 | 第27-28页 |
| ·阈值分割 | 第28-30页 |
| ·阈值分割原理 | 第28-29页 |
| ·Otsu阈值分割法 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 图像角点检测的特点和分类 | 第31-35页 |
| ·图像角点检测的特点 | 第31-32页 |
| ·角点性能评价 | 第32-33页 |
| ·角点形状分类 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于边缘的角点检测算法 | 第35-41页 |
| ·基于Freeman链码的角点检测方法 | 第35-36页 |
| ·基于B样条的角点检测方法 | 第36-38页 |
| ·基于小波变换的角点检测方法 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于灰度的角点提取算法及其改进 | 第41-62页 |
| ·传统的角点检测算子 | 第41-44页 |
| ·Moravec算子 | 第41-42页 |
| ·Harris算子 | 第42-44页 |
| ·多层次筛选的角点提取方案 | 第44-45页 |
| ·基于SUSAN算子角点检测及其改进算法 | 第45-51页 |
| ·SUSAN算子检测角点原理 | 第45-47页 |
| ·基于SUSAN算子的改进算法 | 第47-48页 |
| ·角点的进一步筛选 | 第48-51页 |
| ·基于Mic算子角点检测及其改进算法 | 第51-55页 |
| ·Mic算子检测原理 | 第51-53页 |
| ·基于Mic算子对角点检测算法的改进 | 第53-55页 |
| ·本文完善的角点检测算法及试验结果分析 | 第55-61页 |
| ·本文完善的角点检测算法 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62页 |
| ·课题展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第68页 |
