| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·数字图像处理概论 | 第8-9页 |
| ·图像边缘检测概论 | 第9页 |
| ·边缘检测研究的历史与现状 | 第9-11页 |
| ·常用的基于图像像素的图像质量测试方法 | 第11-12页 |
| ·论文内容主要安排 | 第12-14页 |
| 2 经典的图像边缘检测方法 | 第14-25页 |
| ·基于梯度的边缘检测算子 | 第14-22页 |
| ·Roberts 边缘检测算子 | 第15-16页 |
| ·Sobe l 边缘检测算子 | 第16-17页 |
| ·Prewitt 算子 | 第17-18页 |
| ·Robinson 边缘检测算子 | 第18-19页 |
| ·Kirsch 边缘检测算子 | 第19页 |
| ·Laplace 算子 | 第19-20页 |
| ·拉普拉斯高斯算子 | 第20-22页 |
| ·经典边缘检测方法的仿真结果及比较 | 第22-25页 |
| 3 Canny 边缘检测算法 | 第25-31页 |
| ·Canny 准则 | 第25-26页 |
| ·Canny 边缘检测算法 | 第26-29页 |
| ·传统 Canny 算法的缺陷 | 第29-31页 |
| 4 改进的 Canny 边缘检测算法 | 第31-43页 |
| ·基于中值滤波的非线性平滑滤波方法 | 第31-34页 |
| ·中值滤波 | 第31-32页 |
| ·中值滤波的主要特性 | 第32-33页 |
| ·采用中值滤波平滑图像 | 第33-34页 |
| ·一种改进梯度幅值的运算方法 | 第34-35页 |
| ·采用最佳阈值的自适应确定提取初始边缘 | 第35页 |
| ·除去初始边缘的噪声 | 第35-36页 |
| ·算法的具体实现 | 第36-37页 |
| ·图像的滤波平滑过程 | 第36页 |
| ·计算梯度的幅值和平均梯度幅值进而得到阈值 | 第36页 |
| ·对图像进行边缘提取 | 第36-37页 |
| ·改进后的Canny 边缘检测算法的具体流程 | 第37页 |
| ·仿真结果与分析 | 第37-43页 |
| ·中值滤波平滑图像的实验 | 第37-38页 |
| ·改变计算图像梯度幅值的方法并提取边缘 | 第38-39页 |
| ·传统Canny 算法和改进Canny 算法的仿真实验结果 | 第39-43页 |
| 5 结论与展望 | 第43-44页 |
| ·论文总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |