| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·课题的研究历史和发展趋势 | 第9-10页 |
| ·边缘检测中常出现的问题 | 第10-11页 |
| ·本文的内容和结构安排 | 第11-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 灰度图像的边缘检测 | 第14-33页 |
| ·边缘检测的基本概念及基本方法 | 第14-19页 |
| ·基本概念 | 第14-15页 |
| ·边缘检测的步骤和基本方法 | 第15-19页 |
| ·经典的边缘检测算法 | 第19-21页 |
| ·微分法 | 第19-20页 |
| ·最优算子法 | 第20-21页 |
| ·改进的基于灰色关联度的图像滤波算法 | 第21-28页 |
| ·灰色关联分析 | 第23-24页 |
| ·算法具体步骤 | 第24-28页 |
| ·改进的基于新的数学模型的边缘检测算法 | 第28-33页 |
| ·对基于数学形态学的边缘检测算法的改进 | 第28-30页 |
| ·基于GM(1,1)模型的边缘检测算法 | 第30-31页 |
| ·改进的基于灰色关联度的边缘检测算法 | 第31-33页 |
| 第3章 颜色模型 | 第33-42页 |
| ·颜色空间及分类 | 第33-34页 |
| ·几种典型的颜色空间 | 第34-38页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第34-35页 |
| ·YCbCr 颜色空间 | 第35-36页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第36-38页 |
| ·颜色空间的选用原则 | 第38-39页 |
| ·精度原则 | 第38页 |
| ·速度原则 | 第38页 |
| ·符合视觉感知原则 | 第38-39页 |
| ·对HSV 空间的改进 | 第39-42页 |
| 第4章 彩色图像的边缘检测 | 第42-54页 |
| ·输出融合法 | 第43-44页 |
| ·多维梯度法 | 第44-46页 |
| ·色差梯度法 | 第46-48页 |
| ·基于人眼视觉特性的彩色图像边缘检测方法 | 第48-50页 |
| ·人眼视觉特性结合新的数学模型的彩色图像边缘检测方法 | 第50-54页 |
| ·基于灰色关联度的彩色图像边缘检测算法 | 第51页 |
| ·基于人眼视觉特性和灰色关联度的彩色图像边缘检测新算法 | 第51-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·进一步工作 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |