基于中心路径提取的彩色图像边缘检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 边缘检测的研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 论文研究的内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-12页 |
| 第2章 图像边缘检测概述 | 第12-40页 |
| 2.1 图像边缘检测 | 第12-14页 |
| 2.1.1 边缘的定义 | 第12-14页 |
| 2.1.2 边缘的物理意义 | 第14页 |
| 2.2 边缘检测的目的和意义 | 第14-15页 |
| 2.3 图像增强 | 第15-21页 |
| 2.3.1 图像增强的目的和意义 | 第15-16页 |
| 2.3.2 图像增强的分类及方法 | 第16-21页 |
| 2.4 彩色图像边缘检测 | 第21-40页 |
| 2.4.1 彩色图像的颜色空间 | 第21-24页 |
| 2.4.2 彩色图像边缘分类 | 第24-25页 |
| 2.4.3 彩色图像边缘检测方法 | 第25-40页 |
| 第3章 中心路径提取算法 | 第40-47页 |
| 3.1 hessian 矩阵介绍 | 第40-41页 |
| 3.1.1 hessian 矩阵 | 第40页 |
| 3.1.2 hessian 矩阵判别临界点 | 第40-41页 |
| 3.2 中心路径提取算法 | 第41-42页 |
| 3.3 本文算法结构 | 第42-47页 |
| 3.3.1 图像边缘初步提取 | 第42-43页 |
| 3.3.2 边缘优化 | 第43-47页 |
| 第4章 算法实验验证 | 第47-58页 |
| 4.1 实验材料 | 第47页 |
| 4.1.1 实验仿真软件平台 | 第47页 |
| 4.1.2 实验素材选择 | 第47页 |
| 4.2 算法详细设计以及验证 | 第47-54页 |
| 4.2.1 算法分步详细 | 第47-48页 |
| 4.2.2 算法对比 | 第48-54页 |
| 4.3 检测效果对比 | 第54-58页 |
| 4.3.1 视觉效果 | 第54-55页 |
| 4.3.2 连通性与完整性 | 第55-56页 |
| 4.3.4 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
