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边缘检测的若干技术研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-16页
第一章 绪论第16-24页
   ·课题的背景及研究意义第16-17页
   ·边缘检测的历史及发展趋势第17-21页
     ·边缘检测的发展历史第17-19页
     ·边缘检测中存在的问题第19-20页
     ·边缘检测的发展趋势第20-21页
   ·论文的内容安排第21-22页
   ·论文的创新点第22-24页
第二章 边缘检测基础理论和方法第24-37页
   ·引言第24页
   ·基本概念及实现方法第24-29页
     ·边缘检测的基本概念第24-26页
     ·边缘检测的基本实现方法第26-29页
   ·边缘检测的方法分类第29-34页
     ·经典的边缘检测方法第29-30页
     ·基于能量最小化为准则的全局提取图像边缘方法第30-31页
     ·结合新的数学工具的边缘检测方法第31-34页
   ·边缘检测的难点和评价标准第34-36页
     ·边缘检测的难点第34页
     ·边缘检测的评价标准第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 漫射边缘的检测方法第37-73页
   ·引言第37页
   ·漫射边缘和斜坡边缘的概念及特性第37-40页
     ·漫射边缘和斜坡边缘的概念及相互关系第38页
     ·漫射边缘和斜坡边缘的表现形式及梯度特性分析第38-40页
   ·漫射边缘检测方法回顾及本方法的思路框架第40-41页
   ·漫射边缘的去噪第41-55页
     ·算法涉及的滤波器介绍第42-45页
     ·混合滤波算法第45-49页
     ·图像去噪的评价准则第49-50页
     ·实验结果与分析第50-55页
   ·斜坡边缘的减宽增强第55-69页
     ·几种增强方法介绍、分析和实验比较第56-63页
     ·模糊自适应边缘减宽增强算法第63-67页
     ·实验结果与分析第67-69页
   ·漫射边缘的检测及应用第69-71页
   ·本章小结第71-73页
第四章 多尺度边缘检测方法第73-94页
   ·引言第73页
   ·基于Contourlet变换的自适应图像去噪第73-84页
     ·Contourlet变换第74-79页
     ·基于Contourlet变换的自适应图像去噪算法第79-84页
   ·基于拉普拉斯金字塔分解的多尺度边缘检测第84-92页
     ·拉普拉斯金字塔(LP)分解第84-85页
     ·基于改进拉普拉斯金字塔(LP)分解的边缘提取第85-90页
     ·实验结果与分析第90-92页
   ·本章小结第92-94页
第五章 基于亚像素的边缘检测技术第94-132页
   ·引言第94页
   ·亚像素定位原理第94-96页
     ·亚像素边缘的由来第95页
     ·亚像素定位原理第95-96页
     ·亚像素定位的前提条件第96页
   ·亚像素定位方法概述第96-98页
     ·基于插值的亚像素边缘定位方法第96-97页
     ·基于拟合的亚像素边缘定位方法第97页
     ·基于矩的亚像素边缘定位方法第97-98页
   ·基于亚像素定位的阶跃边缘模型第98-100页
     ·一维阶跃边缘模型第98-99页
     ·二维阶跃边缘模型第99-100页
   ·基于Legendre正交矩的亚像素边缘定位方法第100-123页
     ·Legendre正交矩定义及性质第100-102页
     ·基于Legendre正交矩的一维亚像素边缘检测方法原理第102-106页
     ·基于Legendre正交矩的二维亚像素边缘检测方法原理第106-118页
     ·噪声分析第118-123页
   ·实验结果与讨论第123-131页
     ·一维亚像素边缘检测的实验结果第123-126页
     ·二维亚像素边缘检测的实验结果第126-131页
   ·本章小结第131-132页
第六章 结束语第132-134页
   ·论文工作总结第132-133页
   ·进一步研究工作第133-134页
致谢第134-135页
参考文献第135-144页
作者在学期间取得的学术成果第144-145页
作者在学期间参加的科研任务第145-146页
附录A 理想阶跃边缘模型的数字图像生成第146-147页
附录B 需要用到的几个积分公式第147-148页

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