基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·图像处理的意义 | 第9页 |
| ·边缘检测 | 第9-13页 |
| ·边缘检测的意义 | 第9-11页 |
| ·图像边缘检测方法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的选题意义 | 第13-15页 |
| ·边缘检测存在的问题 | 第13页 |
| ·形态学在边缘检测中的优势 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 传统和新兴的边缘检测算法 | 第17-33页 |
| ·图像边缘定义 | 第17-20页 |
| ·传统边缘检测算法 | 第20-25页 |
| ·Roberts 边缘检测算法 | 第20-21页 |
| ·Sobel 边缘检测算法 | 第21-22页 |
| ·Prewitt 边缘检测算法 | 第22页 |
| ·Kirsch 边缘检测算法 | 第22-23页 |
| ·零交叉边缘检测算法 | 第23-25页 |
| ·新兴边缘检测算法 | 第25-30页 |
| ·Canny 边缘检测算法 | 第25-27页 |
| ·小波边缘检测算法 | 第27-28页 |
| ·广义模糊算子边缘检测算法 | 第28-30页 |
| ·算法仿真比较 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 滤波算法的研究 | 第33-42页 |
| ·滤波算法概述 | 第33-34页 |
| ·中值滤波算法 | 第34-36页 |
| ·一维中值滤波算法 | 第34-35页 |
| ·二维中值滤波算法 | 第35-36页 |
| ·灰度图像的中值滤波 | 第36-37页 |
| ·中值滤波算法仿真 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 边缘检测算法 | 第42-59页 |
| ·数学形态学与图像分析的关系 | 第42-43页 |
| ·形态学的边缘检测算子分析 | 第43-48页 |
| ·算法的形态学原理 | 第43-47页 |
| ·形态学边缘检测算子 | 第47-48页 |
| ·遥感图像的噪声分析及算法构造 | 第48-50页 |
| ·遥感数字图像的定义 | 第48-49页 |
| ·遥感图像的噪声 | 第49页 |
| ·形态学滤波算法的构造 | 第49-50页 |
| ·边缘检测算法 | 第50-58页 |
| ·去噪算法的提出 | 第51页 |
| ·结构元素的选取 | 第51-52页 |
| ·噪声滤除 | 第52-55页 |
| ·边缘检测算子 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验与仿真 | 第59-67页 |
| ·MATLAB 介绍 | 第59-60页 |
| ·MATLAB 工具包介绍 | 第59页 |
| ·MATLAB 语言的优点 | 第59-60页 |
| ·算法仿真 | 第60-66页 |
| ·滤波算法仿真 | 第61-63页 |
| ·边缘检测算法仿真 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
