| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 边缘检测发展及研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 经典边缘检测算法 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 边缘检测算法原理 | 第15-17页 |
| 2.2.1 边缘点的定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 边缘点定位 | 第16页 |
| 2.2.3 边缘链接 | 第16页 |
| 2.2.4 梯度计算 | 第16-17页 |
| 2.3 滤波算法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 平滑滤波 | 第17-18页 |
| 2.3.2 自适应平滑滤波 | 第18-19页 |
| 2.3.3 中值滤波 | 第19页 |
| 2.3.4 自适应中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.4 经典边缘检测算法 | 第20-24页 |
| 2.4.1 Roberts算子 | 第20-21页 |
| 2.4.2 Sobel算子 | 第21-22页 |
| 2.4.3 Prewitt算子 | 第22页 |
| 2.4.4 Laplace算子 | 第22-23页 |
| 2.4.5 LOG算子 | 第23-24页 |
| 2.5 经典边缘检测算法的仿真分析 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进的非局部均值滤波算法 | 第26-37页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 传统非局部均值滤波算法 | 第26-27页 |
| 3.3 非局部均值滤波参数选择 | 第27页 |
| 3.4 改进的非局部均值滤波 | 第27-31页 |
| 3.5 滤波性能比较分析 | 第31-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 模糊推理边缘检测算法研究 | 第37-50页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 模糊推理 | 第37-40页 |
| 4.2.1 模糊规则 | 第37页 |
| 4.2.2 模糊推理 | 第37-38页 |
| 4.2.3 min-max重心法 | 第38-40页 |
| 4.3 传统模糊推理边缘检测算法分析 | 第40页 |
| 4.3.1 基于模糊推理的边缘检测 | 第40页 |
| 4.3.2 模糊推理边缘检测算法缺陷分析 | 第40页 |
| 4.4 改进传统模糊推理边缘检测算法 | 第40-46页 |
| 4.4.1 全向小波模型构建 | 第41-42页 |
| 4.4.2 实例化小波模型 | 第42-44页 |
| 4.4.3 模糊推理系统参数设置 | 第44-45页 |
| 4.4.4 自适应阈值 | 第45-46页 |
| 4.4.5 边缘细化 | 第46页 |
| 4.5 实验分析 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 改进的模糊推理边缘检测算法在苹果分级和缺陷检测中的应用 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 图像采集及处理 | 第50-51页 |
| 5.3 苹果分级 | 第51-53页 |
| 5.4 缺陷检测 | 第53-54页 |
| 5.5 算法性能分析 | 第54-55页 |
| 5.6 基于MATLAB的苹果分级和缺陷检测GUI界面实现 | 第55-59页 |
| 5.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |