| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的总体结构 | 第11-15页 |
| 2 边缘检测算法 | 第15-25页 |
| ·图像边缘检测 | 第15-16页 |
| ·边缘 | 第15页 |
| ·边缘检测 | 第15-16页 |
| ·几种典型的边缘检测算法 | 第16-23页 |
| ·Roberts 边缘检测算子 | 第17页 |
| ·Sobel 边缘检测算子 | 第17-18页 |
| ·Prewitt 边缘检测算子 | 第18页 |
| ·Laplacian 边缘检测算子 | 第18-20页 |
| ·小波模极大值算法 | 第20-23页 |
| ·几种典型的边缘检测算法的仿真结果及比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 Shearlet 理论研究 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·Shearlet 理论 | 第26-35页 |
| ·合成小波 | 第26页 |
| ·Shearlet | 第26-29页 |
| ·Shearlet 的主要性质 | 第29页 |
| ·Shearlet 的离散化 | 第29-30页 |
| ·离散 Shearlet 变换 | 第30-32页 |
| ·时域实现 | 第32-35页 |
| 4 改进的 Canny 边缘检测算法 | 第35-43页 |
| ·Canny 准则 | 第35-37页 |
| ·传统的 Canny 边缘检测方法 | 第37-40页 |
| ·高斯滤波平滑图像 | 第37页 |
| ·计算梯度的幅值和方向 | 第37-38页 |
| ·非极大值抑制 | 第38-39页 |
| ·双阈值处理与边缘连接 | 第39-40页 |
| ·改进的 Canny 边缘检测方法 | 第40-41页 |
| ·改进的梯度幅值计算方法 | 第40页 |
| ·自适应阈值确定方法 | 第40-41页 |
| ·传统的 Canny 算法与改进的 Canny 算法实验结果对比 | 第41-43页 |
| 5 基于 Shearlet 变换和改进的 Canny 算子边缘检测算法 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·多方向 Shearlet 变换 | 第44-46页 |
| ·基于 Shearlet 变换和改进的 Canny 算子图像边缘检测算法 | 第46-49页 |
| ·实验步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果对比 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-53页 |
| 6 基于 Shearlet 变换的医学 CT 图像边缘检测 | 第53-63页 |
| ·医学图像处理 | 第53页 |
| ·医学图像边缘检测现状 | 第53-54页 |
| ·基于 Shearlet 变换的医学 CT 图像边缘检测 | 第54-61页 |
| ·医学 CT 图像的边缘特征 | 第54-55页 |
| ·LOG 算法原理 | 第55-56页 |
| ·Shearlet 变换与 LOG 算子结合的算法步骤 | 第56-61页 |
| ·医学 CT 图像边缘检测结果对比 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 7 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 硕士研究生学习阶段发表的论文 | 第73页 |
