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基于边缘提取的图像检测与分割技术

第一章 绪论第1-16页
   ·图像分割技术第10-11页
   ·图像边缘的定义第11-13页
   ·图像边缘检测概论及现状第13-14页
   ·本文选题的理论意义第14页
   ·主要研究工作及论文安排第14-16页
第二章 目标图像的边缘检测、分割原理与系统方案设计第16-23页
   ·系统数学模型及其功能设计第17-18页
   ·系统基本框架设计第18-19页
   ·系统关键模块与技术第19-23页
     ·图像预处理第19-20页
     ·梯度参数自学习和边缘-非边缘模糊聚类第20-22页
     ·基于模糊判决的边缘连接第22-23页
第三章 目标图像边缘检测技术第23-41页
   ·边缘检测的一般技术第23页
   ·一些经典的边缘检测算子第23-33页
     ·差分边缘检测第23-24页
     ·Roberts 算子第24-25页
     ·Sobel 算子第25-26页
     ·Prewitt 算子第26-27页
     ·Laplace 算子第27-29页
     ·经典边缘检测方法的仿真结果第29-33页
   ·基于参数学习的边缘系统设计第33-38页
     ·系统方案设计第33-34页
     ·图像差分域边缘与非边缘点参数自学习技术第34-38页
       ·参数自学习原理第34-37页
       ·参数自学习软件系统设计第37-38页
     ·基于二元模糊聚类的图像边缘检测第38页
   ·边缘检测PC 仿真与结果分析第38-41页
第四章 图像边缘连接与分割第41-58页
   ·图像边缘提取的相关技术第41-43页
     ·分明阀值法第41-42页
     ·哈夫变换第42-43页
   ·图像边缘分割的相关技术第43-51页
     ·基于边缘的分割方法第44-47页
     ·基于区域的分割方法第47-51页
   ·基于模糊判决的边缘连接与全域图像分割技术第51-56页
     ·全域图像分割技术第51-52页
     ·基于模糊判决的边缘连接技术第52-56页
       ·基本原理第52-53页
       ·边缘连接搜索的停止原则第53-54页
       ·算法实现第54-56页
   ·实验结果及小结第56-58页
第五章 边缘检测与提取的VC 软件设计与仿真第58-73页
   ·系统软件设计第58-60页
   ·仿真结果第60-66页
   ·结果评价第66-73页
第六章 结束语第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-81页
作者攻硕期间取得的成果第81页

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