图像处理系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本论文主要内容 | 第11页 |
| 1.4 本论文组织架构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论与技术基础 | 第13-20页 |
| 2.1 图像处理基础 | 第13-14页 |
| 2.2 图像处理库的介绍 | 第14-17页 |
| 2.3 图像处理系统的界面 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 图像处理系统的设计 | 第20-25页 |
| 3.1 系统的结构设计 | 第20-21页 |
| 3.2 功能实现模块 | 第21页 |
| 3.3 视图界面模块 | 第21-23页 |
| 3.3.1 视图界面菜单的设计 | 第22页 |
| 3.3.2 菜单响应函数的添加 | 第22-23页 |
| 3.4 图像处理库的编译 | 第23-24页 |
| 3.4.1 CxImage的编译 | 第23-24页 |
| 3.4.2 图像处理库的整理 | 第24页 |
| 3.5 本章总结 | 第24-25页 |
| 第四章 图像处理系统的实现 | 第25-47页 |
| 4.1 开发环境的搭建 | 第25页 |
| 4.2 图像存取及转换 | 第25-27页 |
| 4.2.1 打开/加载图像 | 第26页 |
| 4.2.2 图像的显示 | 第26页 |
| 4.2.3 图像的转换 | 第26-27页 |
| 4.3 图像颜色处理 | 第27-31页 |
| 4.3.1 彩色图像灰度化 | 第28-29页 |
| 4.3.2 彩色图像对比度处理 | 第29-30页 |
| 4.3.3 RGB颜色分离 | 第30-31页 |
| 4.4 图像的几何变换 | 第31-35页 |
| 4.4.1 图像的缩放 | 第31-32页 |
| 4.4.2 图像的旋转 | 第32-34页 |
| 4.4.3 图像的镜像 | 第34-35页 |
| 4.5 图像的增强 | 第35-40页 |
| 4.5.1 图像的直方图均衡 | 第36-37页 |
| 4.5.2 图像的空间滤波 | 第37-40页 |
| 4.6 图像的边缘检测 | 第40-43页 |
| 4.6.1 Roberts算子 | 第40-41页 |
| 4.6.2 Sobel算子 | 第41-42页 |
| 4.6.3 canny算子 | 第42-43页 |
| 4.7 图像的形态学处理图 | 第43-45页 |
| 4.7.1 腐蚀 | 第43页 |
| 4.7.2 膨胀 | 第43-44页 |
| 4.7.3 开闭运算 | 第44-45页 |
| 4.8 系统的测试 | 第45-46页 |
| 4.8.1 测试计划 | 第45页 |
| 4.8.2 测试环境 | 第45-46页 |
| 4.8.3 测试结果 | 第46页 |
| 4.9 本章总结 | 第46-47页 |
| 第五章 系统功能的拓展 | 第47-67页 |
| 5.1 图像的Hough变换 | 第47-51页 |
| 5.1.1 Hough变换检测直线 | 第47-49页 |
| 5.1.2 Hough变换检测圆 | 第49-51页 |
| 5.2 图像的正交变换 | 第51-53页 |
| 5.2.1 傅里叶变换 | 第51-52页 |
| 5.2.2 离散余弦变换 | 第52-53页 |
| 5.3 图像的频域滤波 | 第53-55页 |
| 5.3.1 频域低通滤波 | 第54页 |
| 5.3.2 频域高斯高通滤波 | 第54-55页 |
| 5.4 人脸检测 | 第55-60页 |
| 5.4.1 人脸检测的算法 | 第55-56页 |
| 5.4.2 基于集成机器学习的人脸检测算法原理 | 第56-58页 |
| 5.4.3 效果展示 | 第58-60页 |
| 5.5 图像超分辨率重建 | 第60-67页 |
| 5.5.1 图像超分辨率重建的基础 | 第60-61页 |
| 5.5.2 图像超分辨率重建模型 | 第61-62页 |
| 5.5.3 超分辨率重建算法 | 第62-65页 |
| 5.5.4 实现和结果分析 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
