基于局部特征的分数阶图像增强研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·背景与意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·传统的图像增强方法 | 第10-11页 |
| ·多尺度分析图像增强方法 | 第11页 |
| ·形态学图像增强方法 | 第11页 |
| ·其他增强方法 | 第11-12页 |
| ·图像增强技术简介 | 第12页 |
| ·本文的主要工作与结构安排 | 第12-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 图像增强算法及相关理论知识 | 第15-25页 |
| ·图像增强的目的与意义 | 第15-16页 |
| ·数字图像的基本知识 | 第16-19页 |
| ·数字图像的表示 | 第16-17页 |
| ·灰度图像 | 第17-18页 |
| ·图像直方图 | 第18-19页 |
| ·常用的图像增强方法 | 第19-22页 |
| ·空间域图像增强方法 | 第19-20页 |
| ·二阶微分 Laplace 增强算子 | 第20-21页 |
| ·频域图像增强方法 | 第21-22页 |
| ·Butterworth 图像增方法 | 第22页 |
| ·图像增强领域中存在的难点 | 第22-23页 |
| ·图像增强效果的评估 | 第23-24页 |
| ·主观评估方法 | 第23页 |
| ·客观评估方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 分数阶与分数阶图像增强 | 第25-34页 |
| ·分数阶的发展与应用 | 第25-27页 |
| ·分数阶微积分的发展 | 第25-26页 |
| ·分数阶微积分的应用 | 第26-27页 |
| ·分数阶在图像处理中应用 | 第27页 |
| ·分数阶微积分的定义 | 第27-29页 |
| ·Grünwald-Letnikov 定义 | 第27-28页 |
| ·Riemann-Liouville 定义 | 第28页 |
| ·Caputo 定义 | 第28-29页 |
| ·分数阶图像增强 | 第29页 |
| ·常见的分数阶图像增强方法 | 第29-33页 |
| ·原始分数阶微分算子与改进 | 第30-31页 |
| ·Tiansi 分数阶微分算子与改进 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 引入侧抑制原理的分数阶图像增强 | 第34-45页 |
| ·MACH带与侧抑制原理分析 | 第34-35页 |
| ·分数阶图像增强模板的方向性分析 | 第35-37页 |
| ·改进前的分数阶掩膜 | 第35-36页 |
| ·分数阶微分掩膜的方向性分析 | 第36-37页 |
| ·基于侧抑制原理的图像增强模板的定义 | 第37页 |
| ·改进后图像增强算法的实现 | 第37-39页 |
| ·图像梯度的定义 | 第37-38页 |
| ·标识矩阵的生成方法 | 第38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·仿真实验结果与比较分析 | 第39-44页 |
| ·不同阶数分数阶微分结果比较 | 第39-40页 |
| ·图像子区域处理前后的比较 | 第40-41页 |
| ·与其他各滤波器的比较 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 适应噪声图像的图像增强 | 第45-57页 |
| ·曲线拟合思想介绍 | 第45-46页 |
| ·二次曲线拟合理论和模板的推导 | 第46-49页 |
| ·二次曲线拟合模型 | 第46-47页 |
| ·增强模板的推导 | 第47-49页 |
| ·滤波模型的时间复杂度和空间复杂度分析 | 第49页 |
| ·像素间距离分析 | 第49页 |
| ·改进得出各向同性滤波器 | 第49-50页 |
| ·实验结果与对比 | 第50-56页 |
| ·直接滤波结果 | 第50-51页 |
| ·与其他增强算法比较 | 第51-53页 |
| ·噪声图像的增强与比较 | 第53-55页 |
| ·提升滤波结果比较 | 第55-56页 |
| ·直接增强与改进后各向同性滤波器的比较 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·未来展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第67页 |
