| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究的现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 灰色理论 | 第13-37页 |
| ·灰色理论简介 | 第13-16页 |
| ·灰色理论产生的科学背景 | 第13-14页 |
| ·灰色理论的产生与发展动态 | 第14-16页 |
| ·灰色理论的特点及研究的主要内容 | 第16页 |
| ·灰色理论的基础理论 | 第16-34页 |
| ·灰色系统的概念和基本原理 | 第16-19页 |
| ·灰色关联分析 | 第19-23页 |
| ·GM(1,1)预测模型 | 第23-34页 |
| ·灰色理论在图像工程中的应用及研究进展 | 第34-36页 |
| ·在图像压缩和预处理中的应用 | 第34-35页 |
| ·在图像分割和边缘检测中的应用 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于灰色关联度的图像滤波 | 第37-55页 |
| ·噪声的分类 | 第38-39页 |
| ·空域滤波原理及分类 | 第39页 |
| ·空域平滑滤波 | 第39-41页 |
| ·线性滤波的原理及特点 | 第40-41页 |
| ·非线性滤波的原理及特点 | 第41页 |
| ·基于灰色关联度的图像滤波 | 第41-53页 |
| ·基于灰色关联度的去噪原理 | 第42-43页 |
| ·基于灰色关联度的图像噪声滤波算法 | 第43-46页 |
| ·实验探索及分析 | 第46-50页 |
| ·实验效果及评价 | 第50-52页 |
| ·算法的Matlab程序 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于灰色理论的图像边缘检测 | 第55-72页 |
| ·图像边缘检测算法概述 | 第55-56页 |
| ·传统的图像边缘检测算法及算子 | 第56-63页 |
| ·Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子 | 第56-59页 |
| ·拉谱拉斯高斯算子(LoG) | 第59-60页 |
| ·Canny算子 | 第60-61页 |
| ·各种经典边缘检测算子的优缺点 | 第61-63页 |
| ·基于灰色关联度的图像边缘检测 | 第63-71页 |
| ·基于灰色关联度的边缘点检测原理 | 第64页 |
| ·基于灰色关联度的边缘检测算法 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-69页 |
| ·算法的Matlab程序 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第72-74页 |
| ·全文总结 | 第72-73页 |
| ·下一步的工作及展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |