| 大庆石油学院硕士研究生学位论文摘要 | 第2-11页 |
| 摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12页 |
| 创新点摘要 | 第13-15页 |
| 绪论 | 第15-19页 |
| 一、研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 二、国内外发展现状 | 第16-17页 |
| 三、论文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第一章 数字图像边缘的特性分析 | 第19-26页 |
| 1.1 边缘分类及特性分析 | 第19-22页 |
| 1.2 边缘检测的基本步骤 | 第22-24页 |
| 1.3 边缘检测算子性能判定准则 | 第24页 |
| 本章小结 | 第24-26页 |
| 第二章 边缘检测基础论和算法分析 | 第26-38页 |
| 2.1 一阶微分边缘检测算法性能分析 | 第26-27页 |
| 2.2 二阶微分边缘检测算法性能分析 | 第27-31页 |
| 2.3 其他检测算法及性能分析 | 第31-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 纹理分析和灰色系统理论 | 第38-48页 |
| 3.1 数字图像纹理分析 | 第38-42页 |
| 3.1.1 数字图像的纹理特点 | 第38页 |
| 3.1.2 灰度共生矩阵纹理分析法 | 第38-40页 |
| 3.1.3 分析灰度共生矩阵与空间系数的对应关系 | 第40-41页 |
| 3.1.4 基于纹理分析的边缘检测算法及仿真实现 | 第41-42页 |
| 3.2 灰色系统理论 | 第42-47页 |
| 3.2.1 灰色系统的基本原理 | 第43-44页 |
| 3.2.2 灰色系统理论的主要内容 | 第44页 |
| 3.2.3 灰色关联分析 | 第44-46页 |
| 3.2.4 基于灰色关联度的边缘检测算法及仿真实现 | 第46-47页 |
| 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于灰色关联度和纹理分析的边缘检测算法 | 第48-59页 |
| 4.1 LOG算子的性能分析 | 第48-49页 |
| 4.2 分析灰度共生矩阵与空间系数σ的对应关系 | 第49-50页 |
| 4.3 LOG算子模板的构造 | 第50-51页 |
| 4.4 基于灰色关联度和纹理分析的边缘检测方法 | 第51-52页 |
| 4.5 基于灰色关联度和纹理分析的边缘检测算法的具体实现步骤 | 第52-53页 |
| 4.6 本文算法的仿真实现 | 第53-58页 |
| 本章小结 | 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页 |