| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-18页 |
| 1.2.1 图像分割 | 第15页 |
| 1.2.2 图像模式识别 | 第15-16页 |
| 1.2.3 图像检索 | 第16页 |
| 1.2.4 场景分析 | 第16-17页 |
| 1.2.5 场景理解 | 第17页 |
| 1.2.6 医疗诊断 | 第17页 |
| 1.2.7 车牌识别 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外研究状况 | 第18-21页 |
| 1.3.1 图像边缘检测 | 第18-20页 |
| 1.3.2 不良图像识别 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第21-23页 |
| 1.5 本文的内容安排 | 第23-24页 |
| 第二章 图像边缘检测算法理论及其概述 | 第24-42页 |
| 2.1 背景介绍 | 第24-25页 |
| 2.2 图像梯度 | 第25页 |
| 2.3 边缘检测准则与过程 | 第25-26页 |
| 2.3.1 边缘检测准则 | 第26页 |
| 2.3.2 边缘检测基本步骤 | 第26页 |
| 2.4 早期的几种图像边缘检测算子 | 第26-36页 |
| 2.4.1 Roberts算子 | 第26-27页 |
| 2.4.2 Sobel算子 | 第27-28页 |
| 2.4.3 Prewitt算子 | 第28-30页 |
| 2.4.4 Kirsch算子 | 第30页 |
| 2.4.5 Laplace算子和LOG算子 | 第30-33页 |
| 2.4.6 Canny算子 | 第33-36页 |
| 2.5 基于数学形态学的边缘检测 | 第36-38页 |
| 2.5.1 数学形态学基本准则 | 第37页 |
| 2.5.2 基于形态学的边缘检测过程 | 第37-38页 |
| 2.6 基于图论的边缘检测 | 第38-40页 |
| 2.6.1 Ncuts算法 | 第39页 |
| 2.6.2 边缘检测过程 | 第39-40页 |
| 2.7 多尺度多通道特征图像边缘检测 | 第40-41页 |
| 2.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于多视图聚类的图像边缘检测 | 第42-56页 |
| 3.1 算法流程 | 第43页 |
| 3.2 图像局部特征提取 | 第43-44页 |
| 3.2.1 梯度特征 | 第43页 |
| 3.2.2 稀疏编码特征 | 第43-44页 |
| 3.3 构建权重图获取特征向量描述子 | 第44-45页 |
| 3.4 像素曲率与空间信息 | 第45页 |
| 3.5 基于多视图聚类的边缘检测 | 第45-48页 |
| 3.5.1 多视图聚类算法介绍 | 第45-46页 |
| 3.5.2 Multi-view Kmeans聚类算法 | 第46-47页 |
| 3.5.3 算法优化 | 第47页 |
| 3.5.4 多视图聚类算法时间复杂度 | 第47-48页 |
| 3.6 实验 | 第48-54页 |
| 3.6.1 数据库与算法评估标准 | 第48-49页 |
| 3.6.2 模型参数设置 | 第49页 |
| 3.6.3 算法比较与实验结果 | 第49-54页 |
| 3.6.3.1 BSDS500数据库 | 第49-52页 |
| 3.6.3.2 NYU Depth数据库 | 第52-54页 |
| 3.7 算法时间复杂度分析 | 第54-55页 |
| 3.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 图像边缘检测在不良图像中的应用 | 第56-70页 |
| 4.1 不良图像识别介绍 | 第56-57页 |
| 4.2 基于图像边缘检测的不良图像识别 | 第57-62页 |
| 4.2.1 相关工作 | 第57页 |
| 4.2.2 图像预处理过程 | 第57-60页 |
| 4.2.3 特征提取 | 第60-62页 |
| 4.2.4 分类器的选择 | 第62页 |
| 4.3 实验结果 | 第62-68页 |
| 4.3.1 数据库介绍及实验设置 | 第62-63页 |
| 4.3.1.1 数据库 | 第62-63页 |
| 4.3.1.2 实验设置 | 第63页 |
| 4.3.2 实验结果对比 | 第63-64页 |
| 4.3.3 分类器的选择（基于边缘检测预处理的分类器选择对结果的影响） | 第64-66页 |
| 4.3.4 特征的选择（基于图像预处理的特征选择对结果的影响） | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 5.1 图像边缘检测 | 第70-71页 |
| 5.1.1 工作总结 | 第70页 |
| 5.1.2 未来展望 | 第70-71页 |
| 5.2 不良图像识别 | 第71-73页 |
| 5.2.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2.2 未来展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |
