| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 基于亮度信息的边缘特征提取 | 第9-11页 |
| 1.2.2 Gabor滤波及Log Gabor小波应用 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于相位一致的边缘特征提取 | 第12-13页 |
| 1.2.4 自适应阈值 | 第13-14页 |
| 1.3 本文结构及研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 Gabor变换理论与Log Gabor滤波实现 | 第15-23页 |
| 2.1 Gabor变换理论分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 Fourier变换 | 第15页 |
| 2.1.2 Gabor变换分析 | 第15-17页 |
| 2.2 Gabor小波实现与参数设置 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Gabor小波实现 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Gabor小波对参数的响应 | 第18-21页 |
| 2.3 Log Gabor滤波实现 | 第21-22页 |
| 2.3.1 一维Log-Gabor变换 | 第21-22页 |
| 2.3.2 二维Log-Gabor变换理论 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于相位信息的边缘检测 | 第23-37页 |
| 3.1 基于图像相位信息的理论 | 第23-27页 |
| 3.1.1 图像相位信息的重要性 | 第24页 |
| 3.1.2 局部能量模型和相位一致性 | 第24-26页 |
| 3.1.3 通过卷积计算局部能量 | 第26-27页 |
| 3.2 基于小波的相位一致性计算 | 第27-29页 |
| 3.2.1 Gabor函数运用于相位一致 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Log Gabor函数性能分析 | 第28-29页 |
| 3.3 扩展到二维 | 第29-33页 |
| 3.3.1 二维滤波器设计 | 第29-30页 |
| 3.3.2 滤波器方向 | 第30页 |
| 3.3.3 二维的噪声补偿 | 第30-31页 |
| 3.3.4 综合各方向上的数据 | 第31-32页 |
| 3.3.5 阈值确定 | 第32-33页 |
| 3.4 基于亮度梯度边缘检测算法 | 第33-35页 |
| 3.4.1 经典边缘检测算法的检测结果 | 第34-35页 |
| 3.5 PC算法与Canny算法检测结果对比分析 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 自适应噪声阈值PC算法 | 第37-45页 |
| 4.1 阈值的确定 | 第37页 |
| 4.2 图像分割 | 第37-39页 |
| 4.2.1 图像特征 | 第37-38页 |
| 4.2.2 子图像分割 | 第38-39页 |
| 4.3 具体的分割方法 | 第39-41页 |
| 4.3.1 分割方法概要 | 第39页 |
| 4.3.2 具体分割方法 | 第39-42页 |
| 4.3.3 子块分割效果 | 第42-41页 |
| 4.4 后续处理 | 第41页 |
| 4.5 算法对比 | 第41-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 相位一致边缘提取在回转窑火焰图像上的应用 | 第45-52页 |
| 5.1 回转窑燃煤火焰图像检测背景 | 第45-47页 |
| 5.2 Retinex算法 | 第47-49页 |
| 5.3 燃煤图像预处理 | 第49-50页 |
| 5.4 燃煤图像火焰边缘提取 | 第50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |