基于梯度算子的图像边缘检测算法研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·研究背景	第7-8页
·研究现状	第8-10页
·本文工作	第10页
·内容安排	第10-13页
第二章 经典的边缘检测算法	第13-27页
·图像边缘检测基本原理	第13-16页
·梯度算子和二阶微分算子	第16-23页
·梯度算子	第16-19页
·二阶微分算子	第19-23页
·不同的边缘检测算法对比分析	第23-26页
·小结	第26-27页
第三章 改进的 Sobel 边缘检测算法	第27-39页
·图像预处理	第27-29页
·图像噪声	第27-28页
·中值滤波	第28-29页
·Sobel 边缘检测算法	第29-31页
·Sobel 边缘检测算法流程	第29-30页
·Sobel 边缘检测算法分析	第30-31页
·改进的 Sobel 边缘检测算法	第31-38页
·边缘细化	第31-32页
·Sobel 算法改进	第32-35页
·改进算法的仿真	第35-38页
·小结	第38-39页
第四章 基于模拟退火算法和梯度算子的边缘检测算法	第39-55页
·模拟退火算法研究	第39-48页
·物理退火过程和 Metropolis 准则	第39-40页
·组合优化与物理退火的相似性	第40-42页
·模拟退火算法的特点和应用要求	第42-44页
·模拟退火算法设计	第44-48页
·新的边缘检测算法设计	第48-51页
·初始状态	第49页
·新候选状态	第49-50页
·状态接受函数	第50页
·初温	第50页
·温度更新函数	第50页
·内循环和外循环终止准则	第50页
·算法描述	第50-51页
·新的边缘检测算法仿真	第51-54页
·小结	第54-55页
第五章 结束语	第55-57页
·总结	第55页
·展望	第55-57页
致谢	第57-59页
参考文献	第59-63页
研究成果	第63-64页