边缘检测算法及其在面瘫识别系统中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的主要工作与结构安排 | 第9-11页 |
| 第2章面瘫疾病基本理论 | 第11-13页 |
| 2.1 面瘫简介 | 第11-12页 |
| 2.2 面瘫识别与分级的意义 | 第12页 |
| 2.3 本章小结 | 第12-13页 |
| 第3章图像采集及人脸检测技术 | 第13-20页 |
| 3.1 图像采集 | 第13页 |
| 3.2 图像预处理 | 第13-18页 |
| 3.2.1 数字图像处理 | 第13页 |
| 3.2.2 灰度变换 | 第13-14页 |
| 3.2.3 滤波去噪 | 第14-17页 |
| 3.2.4 直方图均衡化 | 第17-18页 |
| 3.3 人脸检测和区域分块 | 第18-19页 |
| 3.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第4章边缘检测算法 | 第20-34页 |
| 4.1 边缘检测的步骤 | 第20页 |
| 4.2 经典的边缘检测算法 | 第20-24页 |
| 4.2.1 基于梯度的边缘检测算法 | 第21-23页 |
| 4.2.2 基于二阶导数的边缘检测算法 | 第23-24页 |
| 4.3 Canny算法 | 第24-25页 |
| 4.4 新兴边缘提取方法 | 第25页 |
| 4.5 改进的边缘检测算法 | 第25-32页 |
| 4.5.1 改进的sobel算子 | 第26-27页 |
| 4.5.2 遗传算法改进的Canny边缘检测算法 | 第27-29页 |
| 4.5.3 基于小波分析的图像融合 | 第29-30页 |
| 4.5.4 实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 4.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第5章面瘫的识别与分级 | 第34-43页 |
| 5.1 人脸图像的获取 | 第34-35页 |
| 5.2 面瘫的识别与分级 | 第35-42页 |
| 5.2.1 基于对称轴的方法 | 第36-39页 |
| 5.2.2 距离差值法 | 第39-40页 |
| 5.2.3 对称轴和距离相结合的方法 | 第40-42页 |
| 5.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章结论 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 作者简介 | 第48页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第48页 |
