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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,点击这进入下载页面
 
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