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图像边缘检测技术在车锁识别打码系统中的应用研究

前言第1-14页
第一章 数字图像的表示和边缘检测的预处理第14-20页
   ·图像的数字化与表示第14-15页
     ·图像的数字化第14页
     ·图像的表示第14-15页
   ·边缘检测的预处理第15-20页
     ·图像的灰度化处理第15-16页
     ·图像的增强第16页
     ·图像的平滑第16-19页
       ·邻域平均法第16-17页
       ·中值滤波第17-18页
       ·八方向模板高效去噪法第18-19页
     ·图像的锐化第19-20页
第二章 图像边缘检测及国内外研究现状第20-44页
   ·边缘检测概述第20-21页
   ·梯度算子法第21-32页
     ·梯度第21-23页
     ·一阶梯度算子第23-25页
       ·Roberts算子第23页
       ·Sobel算子第23-24页
       ·Prewitt算子第24页
       ·各种算法比较第24-25页
     ·二阶梯度算子第25-27页
       ·拉普拉斯算子第25-26页
       ·二阶方向导数第26-27页
     ·LOG算子第27-29页
     ·CANNY边缘检测器第29-32页
   ·曲面拟合法第32-33页
   ·标记-松弛法第33页
   ·时-频分析法第33-35页
   ·神经网络法第35页
   ·数字形态学法第35-36页
   ·其他方法第36页
   ·边缘检测中的几个关键技术第36-44页
     ·求梯度幅值第36-37页
     ·一阶梯度阈值的确定第37-39页
     ·边缘细化第39-41页
     ·边缘评价第41-44页
第三章 几种当前常用边缘检测方法的实现与比较第44-54页
   ·一种二值图像的边缘检测方法第44-45页
   ·抗噪八方向模板边缘检测第45-47页
   ·基于局部阈值的边缘检测第47-49页
   ·小波边缘检测第49-51页
   ·基于边界点方向的边缘检测第51-54页
第四章 边缘检测技术在车锁识别打码系统中的应用实现第54-70页
   ·车锁识别打码系统项目背景第54-58页
   ·基于轮廓跟踪的钥匙边缘轮廓提取第58-68页
     ·算法的基本原理和实现第58-60页
     ·实验结果与分析第60-66页
     ·边缘评价第66-68页
   ·进一步的研究第68-70页
     ·基于轮廓跟踪算法的不足与分析第68页
     ·算法的改进及其实验结果第68-70页
第五章 结束语第70-72页
   ·总结第70-71页
   ·下一步的工作展望第71-72页
参考文献第72-74页
攻读硕士期间发表的学术论文及参与开发的项目第74页

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