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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

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