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基于八方向Sobel算子的边缘检测算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-17页
   ·课题研究背景及意义第11-12页
   ·基本概念和理论第12-15页
     ·图像边缘第12页
     ·图像边缘类型第12-14页
     ·图像中有关梯度的定义第14-15页
     ·图像边缘检测性能评价标准第15页
   ·本文主要研究内容及结构安排第15-17页
2 灰度图像边缘检测的研究第17-31页
   ·传统图像边缘检测算法第17-21页
     ·Roberts 边缘检测算子第17页
     ·Sobel 边缘检测算子第17-18页
     ·Prewitt 边缘检测算子第18-19页
     ·Krisch 边缘检测算子第19页
     ·高斯-拉普拉斯边缘检测算子第19-21页
   ·基于八方向 Sobel 算子的边缘检测算法第21-26页
     ·引言第21页
     ·基于八方向 Sobel 算子的边缘检测模板第21-23页
     ·基于八方向 Sobel 算子的边缘检测算法的实现第23-24页
     ·仿真实验及结果分析第24-26页
     ·结论第26页
   ·一种改进的 Prewitt 算子的边缘检测算法第26-29页
     ·一种改进的 Prewitt 算子的边缘检测模板第26-27页
     ·一种改进的 Prewitt 算子的边缘检测算法的实现第27页
     ·仿真实验及结果分析第27-29页
   ·本章小结第29-31页
3 彩色图像边缘检测的研究第31-49页
   ·引言第31页
   ·彩色图像的基本概念与理论第31-34页
     ·标准彩色值第31-32页
     ·色度图第32-33页
     ·彩色图像的边缘第33页
     ·亮度、照度和明度第33-34页
   ·几种常见的彩色空间模型第34-38页
     ·RGB 彩色空间第34-35页
     ·HIS 彩色空间第35-36页
     ·HSV 彩色空间第36页
     ·CMY 彩色空间第36-37页
     ·CIEXYZ 彩色空间第37页
     ·CIELAB 彩色空间第37-38页
   ·经典的边缘检测算法第38-41页
     ·最小核值相似区(SUSAN)边缘检测第39-40页
     ·分量输出合成法第40-41页
   ·基于 CIELAB 空间的彩色图像边缘检测算法第41-47页
     ·彩色图像的色差第41-42页
     ·RGB 彩色空间的转化第42-43页
     ·基于 CIELAB 彩色空间的八方向模板第43-45页
     ·基于 CIELAB 彩色空间的八方向算法的实现第45-46页
     ·仿真实验及算法分析第46-47页
   ·本章小结第47-49页
4 总结与展望第49-51页
   ·本文工作总结第49页
   ·将来工作的展望第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-57页
攻读学位期间取得的科研成果及奖励清单第57页

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