灰度图像的边缘检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-19页 |
| ·图像边缘检测概述 | 第10-11页 |
| ·边缘检测的流程 | 第11-14页 |
| ·图像预处理 | 第12页 |
| ·边缘检测 | 第12-13页 |
| ·边缘的连接 | 第13-14页 |
| ·选用的图像 | 第14-15页 |
| ·边缘检测研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文选题的意义 | 第16页 |
| ·本文的主要工作及创新 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文主要创新 | 第17-18页 |
| ·论文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 传统和新兴的边缘检测算法 | 第19-29页 |
| ·经典边缘检测算法 | 第19-23页 |
| ·基于一阶导数极大值的边缘检测 | 第20-22页 |
| ·基于二阶导数过零点的边缘检测 | 第22-23页 |
| ·CANNY 边缘检测 | 第23-24页 |
| ·基于模板的SUSAN 边缘检测 | 第24-25页 |
| ·PAL.KING 边缘检测 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-29页 |
| 第三章 图像平滑预处理 | 第29-39页 |
| ·已有的滤波算法 | 第29-33页 |
| ·平滑滤波器 | 第29-30页 |
| ·加权平滑滤波 | 第30-32页 |
| ·中值滤波 | 第32页 |
| ·自适应滤波 | 第32-33页 |
| ·二阶段滤波算法 | 第33-36页 |
| ·滤除图像中的椒盐噪声 | 第34-35页 |
| ·消除图像中的高斯噪声 | 第35-36页 |
| ·滤波性能比较及分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 结合多种算子的边缘检测方法 | 第39-52页 |
| ·经典边缘检测的问题 | 第39-42页 |
| ·基于梯度相乘的边缘检测算法 | 第42-46页 |
| ·梯度的计算 | 第42-43页 |
| ·获取最终边缘 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·基于边缘分类的边缘检测算法 | 第46-51页 |
| ·边缘的分类 | 第47-48页 |
| ·边缘像素的定位 | 第47页 |
| ·边缘像素的分类 | 第47-48页 |
| ·获取最终边缘 | 第48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于模板的边缘检测算法 | 第52-64页 |
| ·SUSAN 边缘检测及其缺陷 | 第52-53页 |
| ·基于局部灰度差异的边缘检测算法 | 第53-58页 |
| ·候选边缘像素的获取 | 第54-55页 |
| ·获取最终边缘 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·基于边缘似然度的边缘检测算法 | 第58-63页 |
| ·边缘似然度的计算 | 第58-60页 |
| ·获取最终边缘 | 第60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 基于改进模糊增强的边缘检测算法 | 第64-75页 |
| ·已有的模糊增强算法 | 第64-67页 |
| ·改进的模糊增强算法 | 第67-69页 |
| ·渡越点的确定 | 第67页 |
| ·确定非线性变换 | 第67-69页 |
| ·基于改进模糊增强的边缘检测算法 | 第69-74页 |
| ·双阈值法边缘检测原理 | 第70-71页 |
| ·双阈值法边缘检测的具体步骤 | 第71-72页 |
| ·提取初始边缘 | 第71页 |
| ·补充初始边缘 | 第71-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 全文总结 | 第75-78页 |
| ·本文的主要工作及创新 | 第75-76页 |
| ·本文所提算法与传统边缘检测算法的比较 | 第76-77页 |
| ·今后努力的方向 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第81-82页 |
