基于数学形态学的图像边缘检测及其在虹膜定位中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·数学形态学基本概况 | 第8-11页 |
| ·数学形态学的发展历史 | 第8-10页 |
| ·数学形态学在图像处理中的应用 | 第10-11页 |
| ·数学形态学的研究内容 | 第11页 |
| ·边缘检测与数学形态学 | 第11-14页 |
| ·边缘检测 | 第11-13页 |
| ·数学形态学边缘检测 | 第13-14页 |
| ·虹膜定位 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 数学形态学的基本原理 | 第17-24页 |
| ·形态学基本概念 | 第17-18页 |
| ·有关集合的基本定义 | 第17-18页 |
| ·结构元素 | 第18页 |
| ·二值形态学的基本运算 | 第18-21页 |
| ·二值膨胀、腐蚀运算 | 第18-20页 |
| ·二值开、闭运算 | 第20-21页 |
| ·灰度形态学的基本运算 | 第21-23页 |
| ·灰度膨胀、腐蚀运算 | 第21-23页 |
| ·灰度开、闭运算 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 传统与新兴的边缘检测方法 | 第24-33页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·传统边缘检测方法 | 第25-32页 |
| ·差分算法 | 第25-26页 |
| ·Roberts算法 | 第26页 |
| ·Sobel算法 | 第26-27页 |
| ·Prewitt算法 | 第27-28页 |
| ·Kirsch和Robinson算法 | 第28-29页 |
| ·零交叉(LOG)算法 | 第29-31页 |
| ·新兴边缘检测方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 数学形态学边缘检测方法 | 第33-58页 |
| ·形态学中的图像边缘定义 | 第33-34页 |
| ·传统的形态学边缘检测方法 | 第34-38页 |
| ·多结构元形态学边缘检测方法 | 第38-39页 |
| ·改进的多结构元抗噪形态学边缘检测方法 | 第39-50页 |
| ·结构元素对边缘检测结果的影响 | 第40-42页 |
| ·马氏灰度距离边缘检测法 | 第42-45页 |
| ·欧氏灰度距离边缘检测法 | 第45-46页 |
| ·实验结果及讨论 | 第46-50页 |
| ·双尺度多结构元形态学边缘检测方法 | 第50-53页 |
| ·双尺度多结构元边缘检测算子 | 第50-51页 |
| ·均值双尺度多结构元边缘提取 | 第51页 |
| ·自适应双尺度多结构元边缘提取 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-53页 |
| ·形态学边缘检测仿真系统开发 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于形态学边缘检测的虹膜定位 | 第58-70页 |
| ·虹膜的基本特征 | 第58-59页 |
| ·现有的虹膜定位算法 | 第59-60页 |
| ·Daugman定位算法 | 第59-60页 |
| ·Wildes的定位算法 | 第60页 |
| ·基于自适应形态学边缘检测的虹膜定位的改进方法 | 第60-66页 |
| ·改进的小搜索范围Hough变换定位方法 | 第61-64页 |
| ·最小方差虹膜定位法 | 第64-66页 |
| ·虹膜定位仿真实验结果 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第78页 |
