结合频谱与空间信息的边缘提取算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文主要安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像获取与预处理 | 第15-22页 |
| 2.1 图像获取 | 第15-18页 |
| 2.2 图像预处理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图像去噪 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 结合频谱与空间信息的图像分割 | 第22-30页 |
| 3.1 传统阈值分割方法 | 第22-27页 |
| 3.1.1 双峰法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 高斯分解法 | 第23-25页 |
| 3.1.3 大津法 | 第25-27页 |
| 3.2 结合频谱与空间信息的图像分割 | 第27-29页 |
| 3.2.1 结合频谱与空间信息的图像分割方法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 实验结果分析 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 结合空间信息的边缘优化 | 第30-39页 |
| 4.1 初始边缘提取 | 第30-34页 |
| 4.1.1 基本边缘检测算法 | 第30-33页 |
| 4.1.2 初始边缘提取 | 第33-34页 |
| 4.2 边缘优化经典算法 | 第34-36页 |
| 4.2.1 数学形态学 | 第34-35页 |
| 4.2.2 蚁群算法 | 第35-36页 |
| 4.3 边缘优化 | 第36-38页 |
| 4.3.1 结合原图空间信息的边缘优化 | 第36-37页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第39页 |
| 5.2 进一步展望 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第45页 |
