图小波变换在图像分割中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 图小波变换理论 | 第13-27页 |
| 2.1 图论 | 第13-17页 |
| 2.1.1 图的基本定义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 图的基本概念 | 第14-16页 |
| 2.1.3 图的矩阵表示 | 第16-17页 |
| 2.2 基于图论的图像表示 | 第17-21页 |
| 2.2.1 图像到图的映射 | 第17-18页 |
| 2.2.2 节点和边的构建 | 第18-20页 |
| 2.2.3 权值函数的选择 | 第20-21页 |
| 2.3 传统小波和多尺度分析 | 第21-23页 |
| 2.4 图小波 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 图像分割技术 | 第27-39页 |
| 3.1 数字图像处理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 数字图像处理的发展 | 第27-28页 |
| 3.1.2 数字图像处理的研究 | 第28-29页 |
| 3.1.3 数字图像处理的应用 | 第29-30页 |
| 3.2 图像分割研究 | 第30-35页 |
| 3.2.1 图像分割的基本原理 | 第31页 |
| 3.2.2 图像分割的主要方法 | 第31-34页 |
| 3.2.3 图像分割的评价标准 | 第34-35页 |
| 3.3 图像分割技术 | 第35-38页 |
| 3.3.1 并行分割技术 | 第35-37页 |
| 3.3.2 串行分割技术 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 图小波变换在图像分割中的应用 | 第39-49页 |
| 4.1 实验对象及实验环境 | 第39页 |
| 4.2 Sobel算法边缘检测 | 第39-40页 |
| 4.2.1 Sobel算法实现方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 Sobel算法实验结果 | 第40页 |
| 4.3 LOG算法边缘检测 | 第40-42页 |
| 4.3.1 LOG算法实现方法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 LOG算法实验结果 | 第41-42页 |
| 4.4 Canny算法边缘检测 | 第42-43页 |
| 4.4.1 Canny算法实现方法 | 第42-43页 |
| 4.4.2 Canny算法实验结果 | 第43页 |
| 4.5 GWT算法边缘检测 | 第43-45页 |
| 4.5.1 GWT算法实现方法 | 第43-45页 |
| 4.5.2 GWT算法实验结果 | 第45页 |
| 4.6 实验对比及结果分析 | 第45-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 在校学习期间发表的论文 | 第59页 |
