| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·铁谱分析技术简介 | 第12页 |
| ·图像处理技术在铁谱分析中的应用 | 第12-13页 |
| ·边缘检测在铁谱图像处理中的应用 | 第13-16页 |
| ·图像边缘的定义 | 第13-14页 |
| ·边缘检测技术的研究现状 | 第14-15页 |
| ·磨粒边缘检测的难点 | 第15-16页 |
| ·本文研究的内容 | 第16-18页 |
| ·研究方法和目的 | 第16页 |
| ·本文的思路及结构框架 | 第16-18页 |
| 第二章 铁谱图像预处理及常见边缘检测算法 | 第18-31页 |
| ·彩色空间的表示 | 第18-20页 |
| ·RGB 彩色模型 | 第18页 |
| ·CIEL*a*b*彩色模型 | 第18-19页 |
| ·RGB 模型与 CIEL*a*b*模型转换 | 第19-20页 |
| ·铁谱图像预处理 | 第20-26页 |
| ·铁谱图像的均值滤波 | 第20-21页 |
| ·铁谱图像的中值滤波 | 第21页 |
| ·铁谱图像亮度调节 | 第21-22页 |
| ·铁谱图像磨粒和背景分离-H&DC 方法 | 第22-26页 |
| ·几种常见边缘检测算法 | 第26-29页 |
| ·微分边缘检测算子 | 第26-28页 |
| ·Laplacian 边缘检测算子 | 第28页 |
| ·Canny 边缘检测算子 | 第28-29页 |
| ·实验分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于提升小波的磨粒边缘检测 | 第31-51页 |
| ·小波变换介绍 | 第31-36页 |
| ·小波分析理论的发展及应用 | 第31-32页 |
| ·连续小波变换 | 第32页 |
| ·离散小波变换 | 第32页 |
| ·多分辨率分析及 Mallat 算法 | 第32-35页 |
| ·二维小波变换 | 第35-36页 |
| ·基于提升方案的小波变换 | 第36-41页 |
| ·提升小波变换概述 | 第36页 |
| ·提升小波变换理论介绍 | 第36-38页 |
| ·提升小波算法的实现 | 第38-41页 |
| ·基于提升小波变换的磨粒边缘检测 | 第41-50页 |
| ·小波基的性质及其选取原则 | 第41-42页 |
| ·几种小波基的提升实现 | 第42-44页 |
| ·小波多尺度边缘检测思想 | 第44-45页 |
| ·基于 D4 提升小波的磨粒边缘检测 | 第45-50页 |
| ·基于 D4 提升小波的磨粒边缘检测结果分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 融合提升小波和变权关联度的磨粒边缘检测 | 第51-66页 |
| ·灰色理论概述 | 第51-53页 |
| ·灰色理论的产生及发展 | 第51-52页 |
| ·灰色理论在图像边缘检测中的应用现状 | 第52-53页 |
| ·基于变权关联度的磨粒边缘检测 | 第53-58页 |
| ·灰色关联分析 | 第53页 |
| ·灰色关联分析磨粒边缘检测的基本思想 | 第53-54页 |
| ·基于灰色变权关联度的磨粒边缘检测算法 | 第54-56页 |
| ·基于灰色变权关联度的磨粒边缘检测性能分析 | 第56-58页 |
| ·融合提升小波和变权关联度的磨粒边缘检测新算法-L&G 算法 | 第58-65页 |
| ·改进算法目的 | 第58页 |
| ·算法的基本思想 | 第58-59页 |
| ·算法的实现 | 第59-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文的要点及主要工作 | 第66-67页 |
| ·对本课题的展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |