低压电器电弧图像边缘检测算法研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1-1 课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| 1-1-1 低压电器电弧研究的意义 | 第8页 |
| 1-1-2 电弧图像边缘检测的意义 | 第8页 |
| 1-2 数字图像处理 | 第8-9页 |
| 1-2-1 图像分割 | 第8-9页 |
| 1-2-2 边缘检测 | 第9页 |
| 1-3 电弧和边缘提取算法的发展和研究现状 | 第9-11页 |
| 1-3-1 在电弧方面的研究 | 第9页 |
| 1-3-2 对边缘检测算法的研究 | 第9-11页 |
| 1-4 本文工作及内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 数字图像处理与图像分割理论 | 第12-16页 |
| 2-1 数字图像及数字图像处理 | 第12页 |
| 2-2 图像分割理论及方法 | 第12-16页 |
| 2-2-1 图像分割 | 第12-13页 |
| 2-2-2 几种数字图像分割的方法 | 第13-16页 |
| 第三章 图像边缘检测 | 第16-24页 |
| 3-1 边缘 | 第16-19页 |
| 3-1-1 边缘的概念 | 第16页 |
| 3-1-2 受噪声影响的边缘 | 第16-17页 |
| 3-1-3 边缘的一阶和二阶导数性质 | 第17-18页 |
| 3-1-4 边缘检测 | 第18-19页 |
| 3-2 图像边缘检测中常用操作介绍 | 第19-21页 |
| 3-2-1 卷积运算 | 第19页 |
| 3-2-2 模板操作 | 第19-20页 |
| 3-2-3 阈值操作 | 第20-21页 |
| 3-3 边缘检测中常用函数介绍 | 第21-24页 |
| 3-3-1 冲击函数δ(x) | 第21页 |
| 3-3-2 高斯函数 | 第21-24页 |
| 第四章 几种常用边缘检测算法 | 第24-32页 |
| 4-1 传统边缘检测算法 | 第24-29页 |
| 4-1-1 传统边缘检测算法 | 第24页 |
| 4-1-2 Roberts算子 | 第24-25页 |
| 4-1-3 Sobel算子 | 第25-26页 |
| 4-1-4 Prewitt算子 | 第26-27页 |
| 4-1-5 Robinson算子 | 第27页 |
| 4-1-6 拉普拉斯算子 | 第27-28页 |
| 4-1-7 测试结果 | 第28-29页 |
| 4-3 LoG算子 | 第29-32页 |
| 第五章 Canny准则和Canny算法 | 第32-42页 |
| 5-1 Canny准则 | 第32-36页 |
| 5-1-1 Canny准则简介 | 第32-33页 |
| 5-1-2 最优检测准则 | 第33页 |
| 5-1-3 最优定位准则 | 第33-35页 |
| 5-1-4 消除多重响应 | 第35-36页 |
| 5-2 Canny准则下最优边缘检测滤波器的求解 | 第36-37页 |
| 5-3 Canny算法中的具体技术 | 第37-39页 |
| 5-3-1 双阈值技术 | 第37-38页 |
| 5-3-2 边缘连接 | 第38页 |
| 5-3-3 需要多窗口的检测算子 | 第38页 |
| 5-3-4 多尺度技术 | 第38-39页 |
| 5-4 Canny算法具体实现步骤 | 第39-40页 |
| 5-5 几种算法的检测效果对比与评价 | 第40-42页 |
| 第六章 改进的多阶段边缘检测算法 | 第42-51页 |
| 6-1 模式识别基本概念 | 第42-43页 |
| 6-2 特征选择和提取 | 第43-46页 |
| 6-2-1 特征选择和提取 | 第43页 |
| 6-2-2 类别可分离性判据 | 第43-44页 |
| 6-2-3 基于可分性判据的类内类间距离 | 第44-45页 |
| 6-2-4 基于概率分布的可分性判据 | 第45页 |
| 6-2-5 基于熵的可分性判据 | 第45-46页 |
| 6-3 基于类别可分离判据的阈值方法 | 第46-47页 |
| 6-4 改进的多阶段边缘检测算法结构 | 第47-48页 |
| 6-5 算法具体实现步骤 | 第48-50页 |
| 6-6 算法结果 | 第50-51页 |
| 第七章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 7-1 结论 | 第51页 |
| 7-2 讨论及展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录A | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第57页 |
