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灰度与彩色图像的边缘检测方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·引言第8页
   ·边缘检测研究现状第8-10页
   ·边缘检测存在的问题、趋势以及应用第10-12页
   ·本文的安排和研究内容第12-13页
第二章 经典的边缘检测算法第13-21页
   ·边缘检测的基本概念第13-14页
   ·基于微分的边缘检测算法第14-17页
   ·基于最优算子的边缘检测方法第17-19页
   ·经典边缘检测算子的检测结果第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 基于细胞神经网络和遗传算法的灰度图像边缘检测第21-42页
   ·细胞神经网络边缘检测算法第21-25页
     ·细胞神经网络基本概念第21-23页
     ·细胞神经网络边缘检测算法的理论依据第23-25页
   ·线性矩阵不等式第25-27页
     ·线性矩阵不等式的基本概念第25-26页
     ·模板计算的理论依据第26页
     ·LMI 工具箱第26-27页
   ·改进的边缘检测算法第27-34页
     ·LMI 计算检测模板的依据第27-29页
     ·遗传算法的流程第29-31页
     ·改进的算法流程第31页
     ·常用的 LMI 函数第31-34页
   ·仿真过程和结果第34-41页
     ·仿真的过程第34-35页
     ·仿真的结果第35-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 基于 HSI 空间的形态学边缘检测方法第42-64页
   ·彩色图像边缘检测背景第42-44页
   ·HSI 颜色空间第44页
     ·HSI 颜色空间简介第44页
     ·RGB 颜色空间转变到 HSI 颜色空间第44页
   ·数学形态学第44-48页
     ·数学形态学产生和发展第44-45页
     ·数学形态学基本运算第45-47页
     ·数学形态学运算的性质第47-48页
   ·改进的基于 HSI 空间的彩色图像检测算法第48-55页
     ·多尺度方法第48-50页
     ·边缘检测算子第50-54页
     ·算法流程第54-55页
   ·仿真分析第55-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
   ·总结第64页
   ·展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
在学期间发表的论著及取得的科研成果第70页

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