基于Canny理论的彩色图像边缘检测及评价
| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第12页 |
| ·图像边缘检测技术的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究工作及内容 | 第14-15页 |
| 第2章 边缘检测基本理论和方法 | 第15-24页 |
| ·边缘检测基本概念 | 第15-17页 |
| ·边缘特征 | 第15-16页 |
| ·梯度 | 第16页 |
| ·边缘检测基本实现步骤 | 第16-17页 |
| ·一阶微分算子 | 第17-20页 |
| ·Roberts算子 | 第17页 |
| ·Sobel算子 | 第17-18页 |
| ·Prewitt算子 | 第18页 |
| ·Kirsch算子 | 第18-19页 |
| ·一阶微分算子的算法比较 | 第19-20页 |
| ·二阶微分算子 | 第20-23页 |
| ·Laplacian算子 | 第21-22页 |
| ·LOG算子 | 第22页 |
| ·二阶微分算子的比较 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 彩色图像基本理论和方法 | 第24-33页 |
| ·彩色图像 | 第24页 |
| ·颜色空间 | 第24-28页 |
| ·面向设备的颜色空间 | 第24-25页 |
| ·面向视觉感知的颜色空间 | 第25-26页 |
| ·均匀颜色空间 | 第26-28页 |
| ·彩色图像边缘检测 | 第28-32页 |
| ·输出融合方法 | 第28-29页 |
| ·多维梯度方法 | 第29-30页 |
| ·向量方法 | 第30-31页 |
| ·彩色图像边缘检测算子的比较 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 Canny算子准则及方法 | 第33-44页 |
| ·Canny算子的提出 | 第33页 |
| ·Canny准则及数学表达式 | 第33-35页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第35-41页 |
| ·高斯滤波平滑图像 | 第35-36页 |
| ·计算图像梯度幅值和梯度方向 | 第36-37页 |
| ·非极大值抑制 | 第37-38页 |
| ·双阈值检测和边缘连接 | 第38页 |
| ·实验对比 | 第38-41页 |
| ·传统Canny算子存在的问题 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 改进的Canny边缘检测算子 | 第44-57页 |
| ·基于梯度直方图的彩色图像边缘检测算法 | 第44-51页 |
| ·彩色空间选取 | 第44页 |
| ·改进的滤波器 | 第44-45页 |
| ·利用向量空间计算梯度和方向 | 第45-47页 |
| ·彩色图像梯度直方图 | 第47-49页 |
| ·自适应阈值的选择 | 第49-50页 |
| ·边缘连接 | 第50页 |
| ·边缘细化 | 第50-51页 |
| ·边缘评价方法 | 第51-52页 |
| ·连通数评价方法的基本原理 | 第51页 |
| ·连通成分个数求解算法 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第63页 |
