图像边缘信息处理技术研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 第1章 图像边缘信息处理技术概述 | 第11-14页 |
| ·数字图像处理的发展及应用 | 第11页 |
| ·边缘检测的基本概念 | 第11-12页 |
| ·边缘检测目前国内外研究概况 | 第12-14页 |
| 第2章 边缘检测的基本方法 | 第14-25页 |
| ·经典边缘检测的基本方法 | 第14-15页 |
| ·经典的边缘检测算子 | 第15-16页 |
| ·罗伯茨(Roberts)算子 | 第15-16页 |
| ·索贝尔(Sobel)算子 | 第16页 |
| ·普鲁伊特(Prewitt)算子 | 第16页 |
| ·线性滤波边缘检测方法 | 第16-21页 |
| ·基于二阶微分的边缘检测算子 | 第17-18页 |
| ·Marr_Hildreth 边缘检测算法 | 第18-19页 |
| ·Canny 边缘检测方法 | 第19-21页 |
| ·仿真结果以及结论 | 第21-25页 |
| ·经典边缘检测方法 | 第21-23页 |
| ·线性滤波边缘检测方法 | 第23-25页 |
| 第3章 多尺度自适应边缘检测算法 | 第25-36页 |
| ·多尺度边缘聚焦方法 | 第25-27页 |
| ·边缘聚焦的基本思想 | 第25-27页 |
| ·边缘聚焦算法的实现 | 第27页 |
| ·基于自适应平滑滤波的边缘提取方法 | 第27-30页 |
| ·自适应平滑的基本原理 | 第28-29页 |
| ·自适应平滑算法 | 第29-30页 |
| ·CANNY 自适应边缘检测算法 | 第30-34页 |
| ·传统Canny 算法的缺陷 | 第30页 |
| ·Canny 自适应边缘检测算法 | 第30-34页 |
| ·自适应多尺度CANNY 边缘检测算法 | 第34-35页 |
| ·自适应多尺度Canny 边缘检测算法 | 第34-35页 |
| ·边缘细化及检测效果 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第4章 图像边缘检测预处理方法 | 第36-42页 |
| ·图像滤波去噪 | 第36-38页 |
| ·低通滤波 | 第36-37页 |
| ·中值滤波 | 第37-38页 |
| ·图像锐化 | 第38-40页 |
| ·高通滤波 | 第38页 |
| ·掩膜匹配法 | 第38-40页 |
| ·阈值分割二值化 | 第40-41页 |
| ·直方图方法 | 第40-41页 |
| ·迭代阈值法 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第5章 相干切片断层多边形检测系统研究与实现 | 第42-59页 |
| ·相干切片断层多边形检测系统方案 | 第42-44页 |
| ·原始相干切片数据转换为灰度图像 | 第42-43页 |
| ·相干切片断层多边形检测流程 | 第43-44页 |
| ·图像预处理 | 第44-48页 |
| ·滤波去噪 | 第44-47页 |
| ·图像锐化 | 第47页 |
| ·图像二值化 | 第47-48页 |
| ·断层多边形边缘检测 | 第48-50页 |
| ·基于邻域的轮廓提取算法 | 第48-49页 |
| ·断层边缘检测方法 | 第49-50页 |
| ·断层多边形边界跟踪与提取算法 | 第50-54页 |
| ·传统边界跟踪算法缺陷 | 第50-51页 |
| ·改进的八邻域边界跟踪与提取算法 | 第51-52页 |
| ·算法示例 | 第52页 |
| ·算法描述及实现 | 第52-54页 |
| ·断层骨干线提取 | 第54-56页 |
| ·像素点特征 | 第54-55页 |
| ·提取断层骨干线的细化算法 | 第55-56页 |
| ·人机交互处理 | 第56-57页 |
| ·断层多边形编码输出 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-69页 |
