| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第8页 |
| ·数字图像处理 | 第8-13页 |
| ·数字图像处理的概念 | 第8-9页 |
| ·数字图像处理的目的和主要内容 | 第9-11页 |
| ·数字图像处理的应用 | 第11-12页 |
| ·数字图像处理的发展动向 | 第12-13页 |
| ·图像边缘及边缘检测技术 | 第13-15页 |
| ·噪声在边缘检测中的影响 | 第13-14页 |
| ·边缘检测和预平滑 | 第14-15页 |
| 2 传统的图像边缘检测方法 | 第15-19页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第15页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第15-16页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第16-17页 |
| ·LoG(Laplacian of Gaussian)算子 | 第17-18页 |
| ·Canny算子 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 小波分析的基本理论 | 第19-33页 |
| ·连续小波变换和离散小波变换 | 第19-22页 |
| ·框架理论及小波框架 | 第22-24页 |
| ·多分辨分析和Mallat算法 | 第24-30页 |
| ·多分辨分析理论 | 第25-27页 |
| ·信号分解和重构的Mallat算法 | 第27-30页 |
| ·B样条小波 | 第30-32页 |
| ·本章小节 | 第32-33页 |
| 4 小波方法及其图像边缘检测应用 | 第33-53页 |
| ·基于边缘检测的小波函数研究 | 第33-37页 |
| ·基于边缘检测的小波基函数选取准则 | 第33-34页 |
| ·"最佳"边缘检测小波 | 第34-35页 |
| ·二次样条小波是"最佳"检测算子 | 第35-37页 |
| ·小波在信号奇异性检测和图像边缘提取中的应用 | 第37-47页 |
| ·李普西兹指数的定义 | 第38-40页 |
| ·李普西兹指数与边缘的关系 | 第40-42页 |
| ·小波局部模极大值多尺度边缘检测的方法 | 第42-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 结论 | 第53-54页 |
| ·论文工作总结 | 第53页 |
| ·未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |