| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 前言 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像处理技术优势 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 数字图像处理技术研究现状 | 第11页 |
| 1.3.2 图像边缘检测技术在地震数据处理方向上的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文研究内容及方法 | 第12-13页 |
| 1.5 技术路线及工作量 | 第13-14页 |
| 1.5.1 技术路线图 | 第13页 |
| 1.5.2 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 数字图像处理技术 | 第14-25页 |
| 2.1 数字图像处理技术主要内容 | 第14-20页 |
| 2.1.1 图像采集与处理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像转化 | 第15-16页 |
| 2.1.3 图像特征加强 | 第16-17页 |
| 2.1.4 图像还原 | 第17页 |
| 2.1.5 图像压缩 | 第17-18页 |
| 2.1.6 图像重建 | 第18-19页 |
| 2.1.7 图像分割 | 第19-20页 |
| 2.2 先进的数字图像处理技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 变分方法 | 第20页 |
| 2.2.2 偏微分方程 | 第20-21页 |
| 2.2.3 随即方法 | 第21页 |
| 2.2.4 小波变换 | 第21-22页 |
| 2.2.5 基于Clifford函数的边缘检测技术 | 第22-23页 |
| 2.2.6 高斯去噪技术 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像预处理 | 第25-32页 |
| 3.1 去噪处理 | 第25-27页 |
| 3.2 灰度规格化 | 第27页 |
| 3.3 锐化处理 | 第27页 |
| 3.4 消除异常值 | 第27-28页 |
| 3.5 突出图像边缘信息的预处理流程 | 第28-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 数字图像边缘检测 | 第32-50页 |
| 4.1 边缘检测基础理论 | 第32-36页 |
| 4.1.1 图像的边缘 | 第32-33页 |
| 4.1.2 边缘检测计算原理 | 第33-36页 |
| 4.2 卷积理论 | 第36-37页 |
| 4.3 边缘检测算子 | 第37-42页 |
| 4.3.1 Roberts边缘检测算子 | 第38-39页 |
| 4.3.2 Sobel边缘检测算子 | 第39页 |
| 4.3.3 Prewitt边缘检测算子 | 第39-40页 |
| 4.3.4 Canny边缘检测算子 | 第40-41页 |
| 4.3.5 小波边缘检测算子 | 第41-42页 |
| 4.4 边缘检测算子实验 | 第42-49页 |
| 4.4.1 常规图像检测 | 第42-43页 |
| 4.4.2 地震剖面检测 | 第43-46页 |
| 4.4.3 相干切片断裂检测 | 第46-48页 |
| 4.4.4 边缘检测算子对比分析 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 地震资料解释中图像处理技术应用 | 第50-63页 |
| 5.1 K-L变换去噪 | 第50-55页 |
| 5.1.1 K-L变换去噪优势 | 第52-53页 |
| 5.1.2 MATLAB软件进行的K-L变换去噪 | 第53-54页 |
| 5.1.3 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 小波变换去噪 | 第55-57页 |
| 5.2.1 小波去噪优势 | 第55-56页 |
| 5.2.2 MATLAB软件进行的小波变换去噪 | 第56-57页 |
| 5.2.3 结论 | 第57页 |
| 5.3 改进型的边缘检测算子及应用 | 第57-63页 |
| 5.3.1 改进型边缘检测算子的优势 | 第57-59页 |
| 5.3.2 改进型边缘检测算子实验 | 第59-62页 |
| 5.3.3 结论 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |