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基于小波变换及形态学的光学图像边缘检测研究

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基于小波变换及形态学的光学图像边缘检测研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第1章 绪论第10-20 页
  · 研究的背景和意义第10 页
  · 图像边缘检测技术的发展现状与趋势第10-15 页
  · 边缘检测中存在的“两难问题”第15 页
  · 边缘检测步骤第15-16 页
  · 边缘检测性能的评价第16-18 页
    · 客观评价第17 页
    · 主观评价第17-18 页
  · 论文主要内容及论文结构第18-20 页
第2章 基于自适应双阈值的小波边缘检测算法第20-40 页
  · 小波分析的基本知识第20-27 页
    · 连续小波变换第20-22 页
    · 离散小波变换第22 页
    · 二进制小波变换第22-23 页
    · 多分辨率分析第23-25 页
    · Mallat 算法及àTrous 算法第25-27 页
  · 基于自适应双阈值的小波边缘检测第27-35 页
    · 小波变换模极大值第27-29 页
    · 小波变换模极大值与Lipschits 指数第29-32 页
    · 尺度积函数第32-33 页
    · 阈值选取第33-35 页
  · 改进算法的具体实现步骤第35 页
  · 仿真实验第35-38 页
  · 本章小结第38-40 页
第3章 基于多尺度数学形态学的边缘检测算法第40-54 页
  · 数学形态学理论基础第40-45 页
    · 二值数学形态学第40-43 页
    · 灰度数学形态学第43-45 页
  · 传统形态学边缘检测的基本原理第45-46 页
  · 多结构元素多尺度形态学边缘检测第46-51 页
    · 形态学滤波处理第47-48 页
    · 基于形态学的边缘锐化第48-49 页
    · 形态学梯度第49-50 页
    · 自适应权值选择第50-51 页
  · 算法实现的具体步骤第51-52 页
  · 仿真实验第52-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第4章 基于改进的小波尺度积函数和形态学的边缘检测第54-62 页
  · 基于改进尺度积的小波模极大值边缘检测第54-56 页
    · 小波模极大值边缘检测的基本原理第55 页
    · 基于改进的尺度积的小波边缘检测第55-56 页
  · 基于数学形态学的低频图像边缘检测第56-57 页
  · 二值化低频边缘图像第57-58 页
  · 算法实现的具体步骤第58 页
  · 仿真实验第58-61 页
  · 本章小结第61-62 页
结论第62-63 页
参考文献第63-68 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第68-69 页
致谢第69-70 页
作者简介第70页

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