| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 数字图像处理技术及其应用领域 | 第10-12页 |
| 1.2 图像 | 第12-14页 |
| 1.2.1 二值图像 | 第13页 |
| 1.2.2 灰度图像 | 第13-14页 |
| 1.2.3 位图图像 | 第14页 |
| 1.3 图像边缘的定义 | 第14-15页 |
| 1.4 边缘检测技术的发展背景 | 第15-16页 |
| 1.5 边缘检测的目的及意义 | 第16-18页 |
| 1.6 边缘检测技术存在的问题 | 第18-19页 |
| 第2章 图像噪声的经典滤波方法 | 第19-29页 |
| 2.1 前言 | 第19页 |
| 2.2 频域低通滤波法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 理想低通滤波器 | 第20-21页 |
| 2.2.2 巴特沃思低通滤波器 | 第21页 |
| 2.2.3 指数低通滤波器 | 第21-22页 |
| 2.2.4 梯形低通滤波器 | 第22-23页 |
| 2.3 空域滤波 | 第23-29页 |
| 2.3.1 邻域平均滤波 | 第23-25页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第25-27页 |
| 2.3.3 维纳滤波 | 第27-29页 |
| 第3章 边缘检测的基础理论和经典方法 | 第29-43页 |
| 3.1 边缘检测的基础理论 | 第29-31页 |
| 3.2 边缘检测的经典算法 | 第31-39页 |
| 3.2.1 Roberts算子 | 第31-32页 |
| 3.2.2 Sobel算子 | 第32-33页 |
| 3.2.3 Prewitt算子 | 第33页 |
| 3.2.4 Laplacian算子 | 第33-34页 |
| 3.2.5 Log算子 | 第34-35页 |
| 3.2.6 Canny算子 | 第35-37页 |
| 3.2.7 小波变换边缘检测算法 | 第37-39页 |
| 3.3 各种边缘检测算法实验比较 | 第39页 |
| 3.4 各种边缘检测算法性能分析 | 第39-43页 |
| 第4章 SUSAN边缘检测算法研究 | 第43-47页 |
| 4.1 SUSAN算子原理 | 第43页 |
| 4.2 SUSAN边缘检测算法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 算法描述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 阈值g,t的确定 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 4.3.1 客观分析 | 第45页 |
| 4.3.2 主观分析 | 第45-46页 |
| 4.4 结论 | 第46-47页 |
| 第5章 基于C I ELAB空间SUSAN边缘检测技术研究 | 第47-56页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 RGB空间与CIELAB空间的均匀性及颜色差异视觉感知 | 第47-49页 |
| 5.2.1 RGB彩色空间 | 第47-48页 |
| 5.2.2 CIELAB彩色空间 | 第48-49页 |
| 5.3 基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测 | 第49-51页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.5 小结 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 结论 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
