关于图像去噪和边缘检测的方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第10页 |
| ·图像去噪技术及发展现状 | 第10-11页 |
| ·图像边缘检测及发展现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 传统图像去噪算法 | 第14-26页 |
| ·邻值平均法图像去噪 | 第14-16页 |
| ·模板操作 | 第14-15页 |
| ·邻域平均法原理 | 第15页 |
| ·仿真结果与分析 | 第15-16页 |
| ·中值滤波法图像去噪 | 第16-18页 |
| ·中值滤波法原理 | 第16-17页 |
| ·中值滤波法特征 | 第17-18页 |
| ·仿真结果与分析 | 第18页 |
| ·维纳滤波法图像去噪 | 第18-20页 |
| ·维纳滤波原理 | 第18-19页 |
| ·维纳滤波器特性 | 第19-20页 |
| ·仿真结果与分析 | 第20页 |
| ·频域滤波法图像去噪 | 第20-24页 |
| ·频率低通滤波 | 第21-22页 |
| ·仿真结果与分析 | 第22-23页 |
| ·频域高通滤波 | 第23-24页 |
| ·仿真结果与分析 | 第24页 |
| ·图像去噪性能评价指标 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进的小波变换图像去噪算法 | 第26-35页 |
| ·小波变换概述 | 第26-28页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第26-27页 |
| ·多分辨率分析 | 第27-28页 |
| ·小波阈值去噪 | 第28-30页 |
| ·硬阈值和软阈值滤波 | 第29-30页 |
| ·阈值的选择 | 第30页 |
| ·自适应小波阈值去噪算法 | 第30-32页 |
| ·中点法 | 第31页 |
| ·新的阈值函数 | 第31-32页 |
| ·仿真实验和结果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 经典边缘检测算法 | 第35-46页 |
| ·边缘检测技术概述 | 第35-36页 |
| ·经典的边缘检测算法 | 第36-40页 |
| ·Roberts边缘算子 | 第36页 |
| ·Sobel边缘算子 | 第36-37页 |
| ·Prewitt边缘算子 | 第37-38页 |
| ·Laplacian边缘算子 | 第38-39页 |
| ·Canny边缘算子 | 第39-40页 |
| ·各边缘检测算子的MATLAB实现及效果比较 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 基于小波变换和遗传算法的新的边缘检测算法 | 第46-66页 |
| ·连续小波变换 | 第46-47页 |
| ·离散小波变换 | 第47-48页 |
| ·小波变换的多尺度分析与Mallat算法 | 第48-52页 |
| ·多尺度分析 | 第48-49页 |
| ·Mallat算法 | 第49-52页 |
| ·小波变换的模极大值与图像多尺度边缘检测 | 第52-55页 |
| ·基于二维图像小波分解细节的边缘检测算法 | 第55-57页 |
| ·遗传算法 | 第57-59页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第57-58页 |
| ·遗传算法的实现过程 | 第58-59页 |
| ·改进遗传算法寻取最优阈值 | 第59-62页 |
| ·实验仿真及分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74页 |
