| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·数字图像处理技术及其应用领域 | 第7-8页 |
| ·图像边缘的定义 | 第8-9页 |
| ·边缘检测的研究现状及在图像处理中的重要性 | 第9-10页 |
| ·边缘检测的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第11-13页 |
| 2 经典边缘检测算法综述 | 第13-24页 |
| ·边缘检测概述 | 第13-14页 |
| ·梯度 | 第14-15页 |
| ·常见的经典边缘检测算子 | 第15-24页 |
| ·一阶梯度算子 | 第16-20页 |
| ·二阶梯度算子 | 第20-24页 |
| 3 Canny 算法和Canny 准则 | 第24-31页 |
| ·Canny 准则 | 第24-26页 |
| ·传统的Canny 边缘检测算法 | 第26-29页 |
| ·平滑图像 | 第26-27页 |
| ·计算梯度幅值和方向 | 第27-28页 |
| ·对梯度幅值进行非极大值抑制 | 第28页 |
| ·用双阈值检测和连接边缘 | 第28-29页 |
| ·Canny 边缘检测算法相关技术 | 第29-31页 |
| ·双阈值技术 | 第29-30页 |
| ·多尺度技术 | 第30-31页 |
| 4 改进的Canny 算法 | 第31-53页 |
| ·对传统Canny 算法局限性分析 | 第31-32页 |
| ·改进的Canny 算法 | 第32-42页 |
| ·自适应边缘保持滤波 | 第32-38页 |
| ·基于子图像的梯度方向检测和连接方法 | 第38-42页 |
| ·多角度计算梯度的方法 | 第42页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第42-48页 |
| ·算法流程图 | 第48-49页 |
| ·传统Canny 算法和改进Canny 算法对比分析 | 第49-53页 |
| 5 在实际问题中的用例 | 第53-57页 |
| ·对大米质量检测 | 第53-54页 |
| ·车牌识别 | 第54-57页 |
| 6 总结 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |