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基于小波包的边缘检测算法研究
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基于小波包的边缘检测算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-7页
目录
第7-10页
第一章 绪论
第10-16页
· 项目研究的背景及目的意义
第10-11页
· 小波变换
第11-13页
· 小波技术的发展历史与现状
第11-13页
· 小波包理论
第13页
· 图像边缘检测算法的现状
第13-14页
· 论文的主要工作与创新点
第14页
· 论文的结构安排
第14-15页
· 本章小结
第15-16页
第二章 小波变换的基本理论
第16-31页
· 从Fourier变换到短时Fourier变换
第16-18页
· 连续小波变换
第18-19页
· 离散小波变换
第19-20页
· 二进小波
第19页
· R-小波
第19-20页
· 常用的小波基及其图形
第20-22页
· 多分辨率分析和MALLAT算法
第22-25页
· 多分辨率分析概念
第23页
· 边界延拓方法
第23-24页
· 信号分解重构算法和Mallat算法
第24-25页
· 小波包理论介绍
第25-30页
· 小波包的定义与性质
第25-26页
· 小波包分解与小波分解的比较
第26-27页
· 小波包的分解与重构
第27页
· 最佳小波包基的选取
第27-29页
· 小波包变换的应用
第29-30页
· 本章小结
第30-31页
第三章 图像边缘检测的一般方法
第31-42页
· 边缘检测的步骤
第31-33页
· 滤波
第32页
· 边缘定位
第32页
· 边缘链接
第32-33页
· 边缘检测算法的分类
第33页
· 经典边缘检测算子
第33-35页
· Roberts算子
第34页
· Sobel算子
第34-35页
· Prewitt算子
第35页
· 基于LOG算子的边缘检测
第35-37页
· Canny边缘检测
第37-39页
· 基本原理
第37-38页
· Canny算子的计算实现
第38-39页
· 多尺度边缘检测
第39-40页
· 边缘聚焦
第39-40页
· 基于小波的边缘检测
第40页
· 其他边缘检测算法
第40-41页
· 基于人工智能的边缘检测
第40页
· 模糊数学在变边缘检测上的应用
第40-41页
· 自适应平滑滤波
第41页
· 本章小结
第41-42页
第四章 基于小波包的边缘检测算法
第42-62页
· 小波在信号奇异性检测与图像边缘提取中应用
第42-46页
· 李普西兹(Lipschitz)指数的定义以及与边缘的关系
第42-45页
· 基于小波变换的边缘检测
第45-46页
· B样条图像边缘检测算子
第46-50页
· B样条的定义与性质
第47-49页
· 二阶样条函数
第49-50页
· 基于高斯函数的系列小波
第50-53页
· 基于小波包分解的边缘检测
第53-58页
· 尺度函数的小波包介绍
第53-56页
· 图像的小波包分解
第56-58页
· 具体算法步骤
第58页
· 仿真实验结果
第58-61页
· 本章小结
第61-62页
第五章 新的算法在车牌定位中的应用
第62-71页
· 数字图像的预处理
第62-66页
· 灰度变换
第62-63页
· 同态滤波技术的实现
第63-64页
· 灰度图像的二值化
第64-65页
· 图像的平滑技术
第65-66页
· 车牌的定位技术与结果
第66-68页
· 边缘检测
第66页
· 后续的处理
第66-68页
· 与传统车牌定位算法的比较
第68-69页
· 本章小结
第69-71页
第六章 总结与展望
第71-73页
参考文献
第73-77页
致谢
第77-78页
攻读硕士学位期间主要的研究成果
第78 页
本篇论文共
78
页,
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