基于数学形态学的医学噪声图像边缘检测算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 绪论 | 第10-17页 |
| 0.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 0.2 边缘检测的国内外研究现状及发展趋势 | 第11-15页 |
| 0.3 论文结构及内容安排 | 第15-17页 |
| 第一章 边缘检测常见算法 | 第17-26页 |
| 1.1 图像的边缘 | 第17-18页 |
| 1.2 经典算法 | 第18-22页 |
| 1.2.1 Roberts 算子 | 第19页 |
| 1.2.2 Prewitt 算子 | 第19-20页 |
| 1.2.3 Sobel 算子 | 第20-21页 |
| 1.2.4 Laplacian 算子 | 第21-22页 |
| 1.3 最优化算法 | 第22-25页 |
| 1.3.1 LoG 算子 | 第22-23页 |
| 1.3.2 Canny 算子 | 第23-25页 |
| 1.4 小结 | 第25-26页 |
| 第二章 改进的数学形态学去噪方法 | 第26-40页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 基本符号及术语 | 第26-29页 |
| 2.3 二值数学形态学 | 第29-31页 |
| 2.3.1 二值腐蚀运算 | 第29-30页 |
| 2.3.2 二值膨胀运算 | 第30页 |
| 2.3.3 二值开启运算 | 第30-31页 |
| 2.3.4 二值闭合运算 | 第31页 |
| 2.4 灰度数学形态学 | 第31-34页 |
| 2.4.1 灰度腐蚀和灰度膨胀运算 | 第32-33页 |
| 2.4.2 灰度开启和灰度闭合运算 | 第33-34页 |
| 2.5 改进的数学形态学去噪算法 | 第34-39页 |
| 2.5.1 医学图像噪声的特点 | 第34页 |
| 2.5.2 传统数学形态学去噪方法 | 第34-36页 |
| 2.5.3 改进的去噪方法 | 第36-39页 |
| 2.6 小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于数学形态学的抗噪型边缘检测算子 | 第40-52页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 传统数学形态学边缘检测算法 | 第40-44页 |
| 3.2.1 无噪声图像仿真实验 | 第41-43页 |
| 3.2.2 有噪声图像仿真实验 | 第43-44页 |
| 3.3 改进的低抗噪型边缘检测算子 | 第44-46页 |
| 3.4 改进的高抗噪型边缘检测算子 | 第46-51页 |
| 3.5 结论 | 第51-52页 |
| 第四章 基于多形态、多尺度的高抗噪型边缘检测算法 | 第52-64页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 多形态结构元素边缘检测 | 第52-58页 |
| 4.2.1 多形态结构元素的选择 | 第52-55页 |
| 4.2.2 多形态结构元素的权值系数 | 第55-56页 |
| 4.2.3 多形态结构元素边缘检测仿真 | 第56-58页 |
| 4.3 多尺度结构元素边缘检测 | 第58-63页 |
| 4.3.1 结构元素的尺度选取 | 第58-59页 |
| 4.3.2 多尺度结构元素边缘检测仿真 | 第59-63页 |
| 4.4 小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 发表文章目录 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 中文详细摘要 | 第71-80页 |
