基于小波变换与模糊方法的图像边缘检测
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·本课题研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状以及存在的问题 | 第11-15页 |
| ·边缘检测技术的发展及研究现状 | 第11-13页 |
| ·小波变换技术的发展及研究现状 | 第13-14页 |
| ·模糊边缘检测技术的发展及研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容及创新之处 | 第15-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-25页 |
| ·小波变换基本理论 | 第17-21页 |
| ·小波变换信号的奇异性检测 | 第17-19页 |
| ·常见的几种小波母函数 | 第19页 |
| ·连续小波变换和离散小波变换 | 第19-21页 |
| ·模糊集合及模糊关系基本理论 | 第21-24页 |
| ·模糊子集的定义及其性质 | 第21-22页 |
| ·模糊关系 | 第22-23页 |
| ·隶属函数的确定 | 第23-24页 |
| ·定义简单的隶属度函数 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像边缘检测技术综述 | 第25-36页 |
| ·传统边缘检测的基本方法 | 第25-26页 |
| ·一些传统的边缘检测算子 | 第26-32页 |
| ·Roberts 算子 | 第26页 |
| ·Sobel 算子 | 第26-27页 |
| ·Prewitt 算子 | 第27-28页 |
| ·Canny 算子 | 第28-29页 |
| ·Laplace 算子 | 第29-30页 |
| ·传统边缘检测算子边缘检测结果的比较 | 第30-32页 |
| ·结合特定理论工具的图像边缘检测技术 | 第32-35页 |
| ·基于数学形态学的边缘检测 | 第32页 |
| ·基于神经网络的边缘检测 | 第32-33页 |
| ·基于小波分析和变换的边缘检测 | 第33页 |
| ·基于模糊集合和逻辑的边缘检测 | 第33-35页 |
| ·图像边缘检测评价标准 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于小波多尺度变换的图像边缘检测 | 第36-44页 |
| ·小波多尺度变换进行边缘检测的原理 | 第36-38页 |
| ·小波函数的选取 | 第38-41页 |
| ·小波多尺度边缘检测的算法实现 | 第41-42页 |
| ·边缘检测结果比较 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于竞争模糊边缘检测的图像边缘检测 | 第44-51页 |
| ·象素点的特征向量 | 第44-45页 |
| ·象素点的边缘分类 | 第45-46页 |
| ·模糊分类 | 第46-48页 |
| ·竞争规则 | 第48-49页 |
| ·算法 | 第49页 |
| ·边缘检测结果比较 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于小波变换和模糊方法的图像边缘检测 | 第51-64页 |
| ·基于小波变换的图像滤波处理 | 第51-52页 |
| ·融合高频边缘图像和低频边缘图像 | 第52-55页 |
| ·实验及结果分析 | 第55-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-77页 |
