| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究现状与进展 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第2章 线状目标特征提取的一般方法 | 第12-23页 |
| ·基于边缘检测的线性特征提取方法 | 第12-16页 |
| ·传统边缘检测算法 | 第13页 |
| ·小波多尺度边缘检测方法 | 第13-14页 |
| ·基于数学形态学的边缘检测方法 | 第14-15页 |
| ·以能量最小化为准则的提取方法 | 第15-16页 |
| ·边界对的同时检测方法 | 第16页 |
| ·基于跟踪算法的直线检测 | 第16-17页 |
| ·一般线状目标的骨架线提取和跟踪方法 | 第17-20页 |
| ·Hilditch 经典细化算法 | 第18-19页 |
| ·形态学的细化运算提取纤维的骨架 | 第19页 |
| ·变向骨架跟踪法搜索骨架线 | 第19-20页 |
| ·基于变换方法的直线特征检测 | 第20-23页 |
| ·基于Hough 变换和Radon 变换的直线检测 | 第20-21页 |
| ·基于Ridgelet 变换的直线特征检测 | 第21-23页 |
| 第3章 Curvelet 理论及其在纸浆纤维图像边缘提取中的应用 | 第23-34页 |
| ·Curvelet 变换的理论基础 | 第23-27页 |
| ·小波变换理论 | 第23-25页 |
| ·Radon 变换和Hough 变换 | 第25-26页 |
| ·Ridgelet 变换 | 第26-27页 |
| ·Ridgelet 变换的实现 | 第27-29页 |
| ·Radon 变换的实现 | 第27-28页 |
| ·矩形阵列到径向阵列的转换 | 第28-29页 |
| ·一维小波变换 | 第29页 |
| ·Curvelet 变换的实现 | 第29-31页 |
| ·Curvelet 分析 | 第29-31页 |
| ·Curvelet 变换的重构 | 第31页 |
| ·基于Curvelet 变换的纤维图像边缘提取 | 第31-34页 |
| ·Curvelet 变换在纸浆纤维图像去噪中的应用 | 第31-32页 |
| ·Curvelet 变换用于纸浆纤维图像增强和边缘检测 | 第32-34页 |
| 第4章 纸浆纤维图像的识别 | 第34-47页 |
| ·图像识别的基本知识 | 第34-37页 |
| ·统计模式识别方法 | 第34-35页 |
| ·结构（句法）模式识别方法 | 第35页 |
| ·模糊模式识别方法 | 第35页 |
| ·神经网络模式识别方法 | 第35-36页 |
| ·特征提取与选择 | 第36-37页 |
| ·一般线状目标的识别 | 第37-41页 |
| ·基于知识的线状目标识别 | 第37-38页 |
| ·基于匹配的线状目标识别 | 第38-41页 |
| ·基于特征融合的目标识别 | 第41页 |
| ·纸浆纤维图像的识别 | 第41-47页 |
| ·纤维边缘特征的提取 | 第42-43页 |
| ·交叉纤维的分离 | 第43页 |
| ·纤维的细化及骨架线跟踪 | 第43-45页 |
| ·交叉纤维与分叉纤维的识别 | 第45-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本论文所做的工作 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第54页 |
