| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| 1．1 Beamlet变换产生的理论背景 | 第8-9页 |
| 1．2 Beamlet变换的应用环境 | 第9-12页 |
| 1．3 本论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 2 图像变换的几种方法 | 第13-27页 |
| 2．1 傅立叶变换 | 第14-18页 |
| 2．1．1 连续傅立叶变换的数学定义 | 第14-16页 |
| 2．1．2 离散傅立叶变换 | 第16-18页 |
| 2．2 Radon变换 | 第18-20页 |
| 2．2．1 Radon变换定义 | 第18-19页 |
| 2．2．2 Radon变换的意义 | 第19-20页 |
| 2．3 小波变换 | 第20-27页 |
| 2．3．1 小波分析与短时傅立叶分析 | 第20-22页 |
| 2．3．2 连续小波变换 | 第22-24页 |
| 2．3．3 离散小波变换 | 第24-27页 |
| 3 Beamlet变换 | 第27-32页 |
| 3．1 Beamlet基 | 第28-29页 |
| 3．2 Beamlet变换 | 第29-30页 |
| 3．3 Beamlet金字塔 | 第30-31页 |
| 3．4 Beamlat图 | 第31页 |
| 3．5 基于Beamlet的算法 | 第31-32页 |
| 4 基于Beamlet变换的几种算法及改进 | 第32-48页 |
| 4．1 无结构的算法 | 第32-39页 |
| 4．1．1 检测算法 | 第32-33页 |
| 4．1．2 阈值和可视化 | 第33-39页 |
| 4．2 树结构算法 | 第39-43页 |
| 4．2．1 用优化的二进递归树(BD-RDP)提取多线段 | 第39-41页 |
| 4．2．2 提取多区域 | 第41-43页 |
| 4．3 基于局部线段链的提取算法 | 第43-46页 |
| 4．3．1 用局部链提取直线特征 | 第44-45页 |
| 4．3．2 用局部链提取曲线特征 | 第45-46页 |
| 4．4 基于整体线段链的提取算法 | 第46-48页 |
| 5 基于Beamlet变换的线特征检测 | 第48-55页 |
| 5．1 概述 | 第48页 |
| 5．2 Beamlet变换原理 | 第48-50页 |
| 5．2．1 Beamlet基 | 第48-49页 |
| 5．2．2 Beamlet变换 | 第49-50页 |
| 5．3 基于Beamlet变换的线特征检测的算法及实现 | 第50-52页 |
| 5．4 实验结果及结论 | 第52-55页 |
| 6 Beamlet分析在CT图像分析中的应用 | 第55-60页 |
| 6．1 概述 | 第55页 |
| 6．2 基于Beamlet变换的图像边缘检测原理 | 第55-57页 |
| 6．2．1 Wedgelet基 | 第55-56页 |
| 6．2．2 Wedgelet变换 | 第56页 |
| 6．2．3 Wedgelet边缘提取 | 第56-57页 |
| 6．3 基于Beamlet变换的边缘检测的算法及实现 | 第57-58页 |
| 6．3．1 检测算法 | 第57页 |
| 6．3．2 具体的实现方法 | 第57-58页 |
| 6．4 实验结果及结论 | 第58-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
