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基于小波变换及形态学的光学图像边缘检测研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·研究的背景和意义第10页
   ·图像边缘检测技术的发展现状与趋势第10-15页
   ·边缘检测中存在的“两难问题”第15页
   ·边缘检测步骤第15-16页
   ·边缘检测性能的评价第16-18页
     ·客观评价第17页
     ·主观评价第17-18页
   ·论文主要内容及论文结构第18-20页
第2章 基于自适应双阈值的小波边缘检测算法第20-40页
   ·小波分析的基本知识第20-27页
     ·连续小波变换第20-22页
     ·离散小波变换第22页
     ·二进制小波变换第22-23页
     ·多分辨率分析第23-25页
     ·Mallat 算法及àTrous 算法第25-27页
   ·基于自适应双阈值的小波边缘检测第27-35页
     ·小波变换模极大值第27-29页
     ·小波变换模极大值与Lipschits 指数第29-32页
     ·尺度积函数第32-33页
     ·阈值选取第33-35页
   ·改进算法的具体实现步骤第35页
   ·仿真实验第35-38页
   ·本章小结第38-40页
第3章 基于多尺度数学形态学的边缘检测算法第40-54页
   ·数学形态学理论基础第40-45页
     ·二值数学形态学第40-43页
     ·灰度数学形态学第43-45页
   ·传统形态学边缘检测的基本原理第45-46页
   ·多结构元素多尺度形态学边缘检测第46-51页
     ·形态学滤波处理第47-48页
     ·基于形态学的边缘锐化第48-49页
     ·形态学梯度第49-50页
     ·自适应权值选择第50-51页
   ·算法实现的具体步骤第51-52页
   ·仿真实验第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第4章 基于改进的小波尺度积函数和形态学的边缘检测第54-62页
   ·基于改进尺度积的小波模极大值边缘检测第54-56页
     ·小波模极大值边缘检测的基本原理第55页
     ·基于改进的尺度积的小波边缘检测第55-56页
   ·基于数学形态学的低频图像边缘检测第56-57页
   ·二值化低频边缘图像第57-58页
   ·算法实现的具体步骤第58页
   ·仿真实验第58-61页
   ·本章小结第61-62页
结论第62-63页
参考文献第63-68页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第68-69页
致谢第69-70页
作者简介第70页

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