彩色图像边缘检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·边缘检测 | 第9-11页 |
| ·论文主要工作和内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 灰度图像边缘检测 | 第12-20页 |
| ·传统边缘检测算子 | 第12-16页 |
| ·基于灰度直方图的边缘检测 | 第12页 |
| ·基于梯度的边缘检测 | 第12-16页 |
| ·Roberts算子 | 第13页 |
| ·Sobel算子 | 第13-14页 |
| ·Prewitt算子 | 第14-15页 |
| ·拉普拉斯高斯算子 | 第15页 |
| ·Canny算子 | 第15-16页 |
| ·基于曲面拟合的边缘检测算法 | 第16页 |
| ·基于小波的边缘检测 | 第16-17页 |
| ·基于形态学的边缘检 | 第17页 |
| ·基于分形理论的边缘检测 | 第17-18页 |
| ·基于模糊学的边缘检测 | 第18页 |
| ·基于人工智能的边缘检测 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 颜色模型 | 第20-26页 |
| ·颜色空间及分类 | 第20-21页 |
| ·颜色空间 | 第20-21页 |
| ·颜色空间分类 | 第21页 |
| ·几种典型的颜色空间 | 第21-25页 |
| ·CIE色度模型 | 第21-23页 |
| ·RGB颜色空间 | 第23-24页 |
| ·HSV颜色模型 | 第24页 |
| ·YUV(Lab)颜色空间 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 彩色图像边缘检测 | 第26-39页 |
| ·传统的彩色图像边缘检测 | 第26-27页 |
| ·经典算子的直接扩展 | 第26页 |
| ·向量空间方法 | 第26-27页 |
| ·基于彩色信息区分度的彩色边缘检测 | 第27-28页 |
| ·利用颜色空间变换实现边缘检测 | 第28-30页 |
| ·四元数与彩色图像边缘检测 | 第30-31页 |
| ·基于三角形相似度的彩色图像边缘检测 | 第31-34页 |
| ·基于三角形相似度的彩色图像边缘检测原理 | 第31-32页 |
| ·基于三角相似度的彩色图像边缘检测步骤 | 第32-34页 |
| ·边缘细化 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34页 |
| ·基于HSV颜色信息量的彩色图像边缘检测 | 第34-37页 |
| ·基于HSV空间颜色信息量的彩色图像边缘检测原理 | 第35-36页 |
| ·基于颜色信息量的彩色图像边缘检测步骤 | 第36-37页 |
| ·边缘细化 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 结束语 | 第39-40页 |
| ·论文总结 | 第39页 |
| ·进一步的工作 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 在校期间的研究成果及发表论文 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
