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图像处理中几个关键算法的研究
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图像处理中几个关键算法的研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-12页
第一章 绪论
第12-22页
· 图像与图像处理的概念
第12页
· 数字图像处理研究的内容
第12-15页
· 数字图像处理的应用
第15-16页
· 数字图像处理技术的发展与研究现状
第16-19页
· 本论文的主要研究工作
第19-22页
· 本文的主要内容安排
第19-20页
· 本文的研究成果
第20-22页
第二章 数字图像处理基础
第22-40页
· 引言
第22页
· 图像数字化技术
第22-24页
· 数字图像类型
第24-26页
· 图像文件格式
第26-32页
· BMP图像文件格式
第26-29页
· 其他文件格式
第29-32页
· 色度学基础与颜色模型
第32-40页
· 色度学基础
第32-33页
· 颜色模型
第33-40页
第三章 基于人眼视觉特性的阈值计算方法
第40-46页
· 引言
第40页
· 其他学者对人眼视觉特性的研究
第40-43页
· 本文提出的计算阈值的方法
第43-46页
第四章 具有去噪功能的图像增强算法
第46-66页
· 引言
第46-48页
· 算法的设计与实现
第48-51页
· 基于LIP 模型的图像增强算法
第48-49页
· 提出的新算法
第49-51页
· 算法在去噪方面的性能
第51-58页
· 传统的图像滤波算法
第51-52页
· 评价去噪效果的方法
第52-54页
· 各种去噪算法实验结果的比较与分析
第54-58页
· 算法在图像增强方面的性能
第58-63页
· 算法在彩色图像增强方面的性能
第63-65页
· 本章小结
第65-66页
第五章 改进的边缘检测算法
第66-84页
· 引言
第66-67页
· 改进的Robert边缘检测算法
第67-74页
· 传统的Robert 边缘检测算法
第67-68页
· 改进的Robert边缘检测算法
第68-69页
· 边缘细化
第69-71页
· 实验结果及分析
第71-74页
· 改进的Prewitt边缘检测算法
第74-79页
· 传统的Prewitt 边缘检测算法
第74页
· Prewitt 边缘检测算法的缺陷
第74-75页
· 改进的Prewitt边缘检测算法
第75-77页
· 实验结果及分析
第77-79页
· 改进的Kirsch边缘检测算法
第79-83页
· 传统的Kirsch 边缘检测算法
第79-80页
· Kirsch 算法的缺陷
第80-81页
· 改进的Kirsch边缘检测算法
第81页
· 实验结果及分析
第81-83页
· 本章小结
第83-84页
第六章 弹性模型等理论在图像处理中的应用
第84-112页
· 弹性模型在图像缩小方面的应用
第84-91页
· 引言
第84-85页
· 最近邻插值算法和曲面拟合算法
第85-86页
· 最近邻插值算法和曲面拟合算法存在的缺陷
第86-87页
· 新模型的提出和新算法
第87-88页
· 实验结果与分析
第88-91页
· 弹性模型在图像放大方面的应用
第91-94页
· 算法的设计与实现
第91-92页
· 实验结果与分析
第92-94页
· 惯性原理在边缘检测中的应用
第94-105页
· 传统Canny 边缘检测算法
第94-98页
· 改进的Canny边缘检测算法
第98-102页
· 实验结果及分析
第102-105页
· 贫富差距原理在边缘检测中的应用
第105-110页
· 传统Robinson 边缘检测算法
第105页
· Robinson边缘检测算法的缺陷
第105-106页
· 改进的Robinson边缘检测算法
第106-108页
· 试验结果及分析
第108-110页
· 本章小结
第110-112页
第七章 结论与展望
第112-116页
致谢
第116-118页
参考文献
第118-128页
作者在攻读博士学位期间的研究成果
第128页
参与的科研课题
第128-129 页
本篇论文共
129
页,
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