| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1．1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1．2 图像边缘检测技术 | 第13-17页 |
| 1．2．1 简单边缘检测算子 | 第14-16页 |
| 1．2．2 Canny边缘检测算子与LOG零交叉边缘检测算子 | 第16-17页 |
| 1．3 小波方法及其图像边缘检测应用 | 第17-19页 |
| 1．4 国内外研究现状以及存在的问题 | 第19-20页 |
| 1．5 论文的主要工作 | 第20-21页 |
| 1．6 论文的框架 | 第21-23页 |
| 第2章 小波分析基本理论 | 第23-43页 |
| 2．1 时频分析 | 第23-32页 |
| 2．1．1 傅里叶变换 | 第23-24页 |
| 2．1．2 窗口傅里叶变换 | 第24-26页 |
| 2．1．3 小波变换 | 第26-30页 |
| 2．1．4 时频分析方法比较试验 | 第30-32页 |
| 2．2 多分辨率分析及Mallat算法 | 第32-38页 |
| 2．2．1 一维多分辨率分析及Mallat算法 | 第32-36页 |
| 2．2．2 二维多分辨率分析及Mallat算法 | 第36-38页 |
| 2．3 信号奇异性和小波图像边缘检测 | 第38-42页 |
| 2．3．1 Lip指数的定义和特性 | 第38-42页 |
| 2．4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 B样条小波及其边缘检测应用 | 第43-54页 |
| 3．1 基于边缘检测的小波基函数选取准则 | 第43页 |
| 3．2 “最佳”边缘检测小波 | 第43-46页 |
| 3．3 边缘检测小波滤波器系数的计算 | 第46-47页 |
| 3．4 改进的基于二次B样条二进小波变换的图像边缘检测方法 | 第47-53页 |
| 3．4．1 多尺度边缘检测 | 第47-50页 |
| 3．4．2 局部自适应阈值方法 | 第50-51页 |
| 3．4．3 算法步骤及试验结果分析 | 第51-53页 |
| 3．5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测 | 第54-63页 |
| 4．1 基于提升方案的小波变换 | 第54-56页 |
| 4．2 不可分离小波的提升方法实现 | 第56-59页 |
| 4．3 基于“最大-提升”算法的不可分离小波边缘检测 | 第59-62页 |
| 4．3．1 “最大-提升”不可分离小波设计 | 第59-61页 |
| 4．3．2 算法步骤及试验结果分析 | 第61-62页 |
| 4．4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 可操纵小波的多方向图像边缘检测 | 第63-71页 |
| 5．1 可操纵小波多分辨率变换滤波器组实现 | 第63-68页 |
| 5．2 图像边缘检测方法的实现 | 第68-70页 |
| 5．2．1 图像边缘检测方法的实现原理 | 第68页 |
| 5．2．2 算法步骤及实验结果分析 | 第68-70页 |
| 5．3 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文及参加的科研项目 | 第78页 |
