一、基于小波变换和数学形态学的边缘检测法（论文文献综述）
米日班·买吐地[1]（2020）在《基于Gabor滤波器的图像边缘检测研究》文中研究指明边缘是图像最基本的信息特征,也是图像信息最丰富的区域,它表示图像中的强度不连续性。边缘在图像处理中起到至关重要的作用,它一方面能很好的保留图像中物体形状信息的同时,另一方面能缩小图像原有的信息量,从而减少要处理的信息,因此对图像进行边缘检测是非常必要的研究领域之一。通过边缘检测处理可以很好的降低二维图像的信息含量,在大多数高机器视觉领域中图像的边缘完全可以进行进一步的分析,如:运动分析、目标分析等。首先对图像边缘、边缘检测、几种比较成熟的边缘检测方法以及这几种方法的优缺点进行了阐述。再次给出了以Gabor函数为基础的一些理论知识,重点对Gabor变换,Gabor小波变换,小波变换,Gabor滤波器进行研究,以便读者容易区分。Gabor滤波器是能够实现联合最小不确定性,这已被J.G.Daugman证明过。通过此研究结果,研究者提出了一种基于Gabor滤波器的计算模型,并把它应用在底层视觉系统中,比如:边缘检测、纹理分类和数据压缩等。利用Canny提出的边缘检测评价来对基于Gabor奇部滤波器的边缘检测的性能进行了研究,在此基础上推导了Gabor奇滤波器边缘检测的设计准则。通过这准则实现的仿真效果来证明了基于Gabor奇部滤波器模型的边缘检测的性质与效用。之前研究者们做过关于Gabor复滤波器的边缘检测的研究,但很少有对Gabor复滤波器的奇数部分单独拿出来做边缘检测,这目的就是为了在检测效果几乎一样的前提下提高运算速度。
孟楚楚[2]（2019）在《基于GVF Snake模型的宫颈细胞图像分割研究》文中研究说明图像分割技术在图像处理和计算机视觉领域一直占据重要位置,针对图像分割的算法也一直是国内外学者的研究热点。在众多较为成熟的图像分割算法中,基于活动轮廓模型的目标轮廓提取方法以结合图像本身的特性与先验知识的特点获得了研究者们的广泛关注。梯度矢量流模型属于参数活动轮廓模型中的一种,能够为大多数图像分割问题提供一个良好的解决方案。本文首先介绍了图像分割技术的研究背景和意义,综述了细胞图像分割方法的研究现状。其次,详细阐述了传统Snake模型的基本原理和算法流程,以此为基础,介绍了气球力模型和GVF（Gradient Vector Flow）Snake模型,并通过仿真实验来对比这两种改进的Snake模型的分割效果。此外,就GVF Snake模型初始轮廓的设置方法进行了详细讨论,提出以Otsu法和边缘改进的Otsu法粗分割图像来提高初始轮廓设置的准确度,旨在获得较好的分割结果和较快的收敛速度。最后,由于宫颈细胞图像具有形状规整、细胞核居中、体积小且不透明等特点,将GVF Snake模型应用到宫颈细胞图像的分割中。本文的主要工作如下:1、基于传统Snake模型,对其基本原理及算法流程进行了论述并在MATLAB平台进行了仿真,然后对传统Snake模型的优缺点进行了阐述。针对多种改进的参数活动轮廓模型,着重分析了气球力模型与GVF Snake模型的原理与算法流程,通过仿真实验对比了两者的优劣。验证了GVF Snake模型在改进模型中的优势,同时也证明了GVF Snake模型能够极大地改善传统Snake模型对初始轮廓位置敏感的缺陷,能够显着地提高分割的准确度及改善算法的收敛结果。2、在研究GVF Snake模型的初始轮廓的设置中,详细地说明并对比了三种初始轮廓的设置方法:小波变换、分水岭算法和边缘检测算子。其中,重点对边缘检测算子中的Canny算子与LoG（Laplacian of a Gaussian）算子进行对比分析,选择了LoG算子作为本文中GVF Snake模型的轮廓提取方法,并通过MATLAB实验获得了目标物体准确且闭合的初始轮廓曲线。3、使用GVF Snake模型分割宫颈细胞图像的细胞质和细胞核,详细介绍了图像预处理的步骤,并对其中的灰度化和去噪方法都进行试验对比,以此选择适合于细胞图像的算法,对后续使用GVF Snake模型的分割有极大的帮助。在提取模型所需的初始轮廓前,提出了一种利用梯度边缘信息改进全局阈值的粗分割细胞核的方法,在提取初始边缘轮廓前将感兴趣的目标区域粗分割出来,同时定量地分析了粗分割的结果。将GVF Snake模型分割宫颈细胞图像的细胞质和细胞核的实验在MATLAB平台上实现,实验结果表明,GVF Snake模型能够较好地保持目标物体的轮廓线,可以准确地获得宫颈细胞中细胞质和细胞核的轮廓曲线,其分割结果符合预期效果。
余小庆,陈仁文,唐杰,许锦婷[3]（2018）在《融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测》文中研究表明针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。
余小庆[4]（2018）在《用于汽车外观缺陷自动检测的图像采集及预处理系统研究》文中认为在生产、运输过程中,汽车表面很容易产生各种外观缺陷,需要及时检测,而目前基本都是靠人工目测,因此亟需一种自动智能的检测系统。机器视觉检测是新兴检测技术,为汽车外观缺陷检测提供了很好的方向。本文研究了一套用于汽车外观缺陷自动检测的图像采集及预处理系统,为缺陷检测系统提供了系统平台、图像预处理技术和缺陷检测方法。主要内容如下:首先,在对系统技术要求分析和技术路线分析的基础上,对汽车图像采集系统进行了总体方案设计,对各系统硬件进行了选型,并对系统软件的功能和模块进行了划分。其次,研究了图像预处理算法,具体包括图像去噪、图像配准、图像边缘检测三个方面。在图像去噪方面:详细分析了BM3D算法,然后本文将灰度均值法、比较结果记录法和小波域去噪法有效地结合使用,实现了对BM3D算法的改进,有效地降低了算法运算量;在图像配准方面:基于SURF图像配准,采用新的DAISY特征描述符代替了原SURF特征描述,用新的验证式随机kd树完成特征匹配,提出了一种基于改进的SURFDAISY算法和验证式随机kd树的图像配准方法;在图像边缘检测方面:分析了基于小波变换模极大值的边缘检测法和基于新型形态学边缘检测法,最后将两种算法融合起来,提出一种融合小波变换和新型形态学的含噪图像边缘检测法。最后,搭建了系统硬件,编制了系统软件,并进行了部分车身的缺陷检测试验。试验结果验证了系统硬件和软件的可行性和本文图像预处理算法的有效性,整个系统达到了技术要求,为后续的缺陷自动检测系统提供了良好的系统平台和技术支持。
唐瑞尹,王荃,何鸿鲲,胡连军[5]（2017）在《基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究》文中研究表明针对视觉测量中硬盘圆孔孔径容易受到圆孔周围局部强反射、外部噪声的影响和测量精度不高的问题,提出一种基于小波变换、数学形态学和机器视觉相结合的圆形零件孔径测量方法。对摄像头采集圆孔图片,通过小波变换分解出高低频图像,利用小波变换对高频部分进行边缘提取,数学形态学对低频部分进行边缘提取,然后进行小波边缘融合,获取有效的圆孔边缘。利用最小二乘法对边缘进行孔径尺寸计算,经实验验证,该算法与其他算法相比,在有效地保留圆孔周围边缘信息的情况下,对周围噪声进行了有效的抑制,检测精度为0.01mm以内,实验结果表明此方法简单易行,且具有较高的精度。
左梦颖[6]（2017）在《基于高分遥感影像的水库变化检测方法研究》文中提出我国高分专项的启动开启了国产高分卫星在市政规划、交通建设、资源监测、灾害预防等等方面的应用,高分影像对空间细节有极强的展现、纹理结构信息丰富,然而其数据量的庞大,使得中低分辨率的卫星数据处理方法不再适用,例如基于像元的变化检测没有考虑像元集合之间的空间关系导致检测效果不理想等等。因此研究计算速度快、能充分挖掘利用影像中丰富的纹理、光谱和空间结构等等信息,并且效果优良的卫星数据处理技术是非常重要的。小波融合方法可以较好地保持丰富的光谱信息,灰度形态学可以更好的描述融合区域边缘信息和去噪。面向对象的影像处理近年来也显示出相对于像元级处理的明显优势,机器学习方法在影像分类的应用也日益广泛。本文在上述基础上进行实验分析,主要的研究内容有如下几点:（1）形态学梯度算子与小波变换相联合的融合算法首先系统地介绍了影像融合常用的方法,并探讨各自的优缺点和适用性,说明了频率域的小波变换融合方法相较于空间域的变换,在融合后的光谱保持性更好、融合效果更佳;然后根据小波变换融合的缺点,即对低频信息的融合规则不考虑边缘信息的情况,引入数学形态学,介绍了灰度形态学结构元素和基础运算以及形态学梯度的定义;最后阐述了形态学半梯度算子小波融合方法的原理和操作步骤,用高分一号影像进行实验比较,得出本方法无论在空间细节还是光谱保持方面,都有良好的融合效果。（2）基于支持向量数据描述的影像分类方法首先,阐述了机器学习和支持向量机的相关概念和理论推导,说明了线性可分和线性不可分情况下,支持向量机方法怎样求解最优分类平面;然后根据支持向量机方法不能适用于大数据集的情况,引入了支持向量数据描述的方法,介绍了单分类SVDD和多分类SVDD算法;最后,依据本文需要做的水库变化检测考虑,采用单分类SVDD,选取训练样本,进行水体和非水体的分类。（3）面向对象的高分数据水库变化检测方法首先,介绍了现有的水库变化检测的常用方法,包括基于水体提取和基于阈值的变化检测方法;然后引入面向对象的影像处理技术,概述了影像对象及性质、影像分割理论和方法;最后针对湖北省咸宁市的两个水库,分别基于高分一号2m全色和8m多光谱影像,进行水库面积的变化检测。
孙江龙[7]（2016）在《CCD立靶捕获因素分析与目标检测技术研究》文中认为目标检测技术作为CCD立靶的一个关键技术之一,是衡量CCD立靶测量系统能否作为有效测试手段的前提。本文在阐述CCD立靶国内外研究现状的基础上,接着全面分析了影响CCD立靶的捕获因素,着重对目标检测技术进行了研究,主要研究内容包括：（1）在对线阵CCD立靶测量系统进行理论研究的基础上,从镜头的焦距、基线的长度、光轴与水平方向的夹角等参数给出了目标过靶位置坐标公式,通过它推导出了目标在空间中的准确位置。（2）从目标特性、相机特性、环境情况、背景特性、镜头性能五个方面对影响CCD立靶测量系统捕获的外部因素进行了定量的分析。（3）在理论分析的基础上,着重对目标检测技术进行了研究,首先根据CCD相机成像的特点,给出了目标与背景相似度的计算算法。本课题针对的是能量很微弱的目标,目标与背景的相似度非常高,以至于传统的差影法、边缘检测法和互相关法在检测微弱目标方面存在缺陷,针对这种缺陷,提出了基于欧式距离的能量分析法和基于离散小波变换的SIFT算法。基于欧式距离的能量分析法首先进行背景建模,然后通过分析模板和图像中每一帧的距离能（类似于势能）,同时,针对有假目标存在的情况,通过相似度匹配可以得到最终的目标区域；基于离散小波变换的SIFT算法首先对图像进行二级小波分解,接着通过SIFT算法提取目标的特征点以后,然后结合膨胀法、投影法和高斯模糊等算法,最终也可以较完整获取目标的信息量。最后通过对包含弱小口标在内的多幅图像进行处理,对算法的鲁棒性进行了测试,得出了相比于基于离散小波变换的SIFT算法,基于欧氏距离的能量分析鲁棒性更高。本文以不同算法获取目标的个数和信息量的多少来对算法的优劣度进行衡量,为了直观的显示不同算法的处理效果,基于MATLAB的GUI编写了算法界面。通过对CCD立靶的目标检测技术研究与实验,对于提高靶场的测试水平具有重要的意义。
刘杰[8]（2016）在《基于小波变换的韧窝深度及其均匀度分析模型设计与研究》文中提出在对工程用金属材料的断裂失效分析中,通过对其断口韧窝的科学分析研究即可得出其本质断裂机理,由此即可探明这种金属材料及其材质对力学性能的本质影响。韧窝的深度及其分布均匀度对材料的强韧性、塑性、成形性能等性质有着重要的影响。通过对断口组织的韧窝深度及其均匀度深入地定量分析研究可以解释断口裂纹机理、内/外裂纹形成现象以及对材料主要性能的内在潜质影响。可见,定量分析研究韧窝深度及其均匀度为材料科学与工程领域中极其关键的组成部分,具有重要的学术研究意义和工程实践价值,但有关韧窝深度均匀度的测量、分类技术目前尚未在国内外文献资料中见报道。本文以工程上常用的低碳微合金钢韧窝图像为主要研究对象,实现对韧窝深度及其均匀度的精确定量分析研究。本文的主要研究内容及创新性工作:1.通过对特定的金属材料韧窝图像信息进行分析研究,并结合现有图像预处理算法,本文提出了一种新的基于小波变换的中和阈值小波滤波法算法来去除韧窝图像噪声保留韧窝边缘信息,并采用图像增强技术以期增强韧窝图像的可识别程度。2.针对现有目标图像的边缘检测方法对韧窝图像所特有的边缘缺失、模糊等图像缺陷根本无法检测的问题,本文在小波变换分析边缘检测的方法上探索出一种新的基于小波变换模极大值边缘检测法和优化Canny边缘检测法进行边缘检测的融合算法。该方法是在小波分析的基础上充分融合韧窝图像的形态特征及其形态学方法,由此即可清晰地显示和检测韧窝图像的边缘。针对韧窝中析出粒子所产生的伪目标现象,提出了一种新的伪目标排除算法,以此消除伪目标现象对目标韧窝图像造成的灰度干扰。3.针对韧窝深度难以测量的问题,本文从大量实测韧窝图像中挖掘并提炼出基于韧窝图像灰度与深度转换对应关系以及灰度极小值的韧窝当量深度这一全新概念,并探索建立专门的求解公式,结果表明,当量深度与实际所测深度相比,精度高达%95以上,表明当量深度这一全新特征参数完全可以替代韧窝的实际深度来对金属材料断口进行精确分析和材质评价。4.针对金属材料韧窝深度分布难以定量表征的问题,研究提出一种全新的基于韧窝图像的当量深度均匀度特征参数的分类方法。此方法可实现精细表征与准确分类金属材料韧窝深度的分布均匀度,将金属材料韧窝图像的表征误差控制在?0.001um以内,达到目前金属材料韧窝定量分析的较高程度。在前期研究工作的基础上,进行工程应用案例的验证,所得到的韧窝深度及其均匀度的测量、分类结果,完全适用于生产实际与理论研究,为开发新型高品种金属材料提供理论坚实依据。
师文[9]（2014）在《基于形状分析技术的图像检索研究》文中研究说明信息检索是情报科学领域的重要研究内容之一。随着数字信息技术的飞速发展以及互联网通信技术的广泛普及,多媒体信息检索领域也随之产生了许多新的研究课题。数字图像作为多媒体信息资源的重要形式之一,以直观的形式,包含了易于人类视觉系统识别的丰富信息。图像是除文本之外被本人们使用最频繁的信息资源,随着当今图像生成设备和在线图像共享服务的逐步普及,图像信息资源的规模正在以前所未有的速度不断增长,海量的图像信息构成了巨大的且仍在不断膨胀的图像数据库。基于内容的图像检索（CBIR,content-based image retrieval）技术在提出早期就得益于数字图书馆发展浪潮的兴起而快速发展。如今,CBIR技术由于其广泛的应用领域和较高的应用价值为越来越多的研究者所关注。CBIR算法将图像的视觉内容作为描述特征来进行图像的匹配和检索。图像底层视觉特征通常指颜色特征、纹理特征和形状特征,其中图像的形状特征能够有效地描述人类视觉系统对图像内容的感知,并能够在相似图像的区分识别中提供具有重要价值的视觉线索。本文围绕基于形状分析技术的图像检索这一命题,探讨了相关的图像内容的分割和描述方法,并对其中涉及的形状分割,轮廓分析和特征融合分析这三个关键技术环节进行了深入研究。在形状分割过程中,根据形状分析在图像检索中的应用需要,本文提出了一种基于形态学滤波特性的边缘算子,使用多方向结构元素实现了边缘的精确检测,并根据图像的灰度特征自适应的调整各方向结构元素检测结果的权值,最后合理地调整结构元素的尺寸大小。仿真实验结果表明,与经典微分边缘算子及常用形态学算法相比,该算法不仅具有很强的抗噪性能,而且能更有效的提取图像中不同方向的边缘信息。在基于轮廓的形状分析过程中,形状描述子应体现目标的整体形状信息和重要特征点信息,并具备对噪声干扰的鲁棒性。本文提出一种基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索算法,首先在目标轮廓提取的基础上分析轮廓的能量保持率,并进行轮廓的降维重构处理,从而减少了随机噪声造成的轮廓畸变。然后通过新定义的支持域来计算轮廓点的特征强度,并分析了支持域半径与特征点提取结果的关系,从而筛选出有效的轮廓特征点。最后,根据轮廓点和相应特征点间的弦长关系构造轮廓特征函数,经相应处理后最终得到的形状描述子满足不变性要求。大量实验表明,本文算法无论在常规样本库中,还是噪声样本库中都具有更优的检索性能。在基于特征融合的形状分析过程中,视觉特征描述方法作为标本识别中最为关键的步骤,应体现目标的整体形状信息和轮廓形状特征,并具备较强的鲁棒性。基于对标本识别中形状特征的研究,本文提出了一种基于组合视觉特征的标本描述方法,改进Hu矩的特征提取算法,消除了数据冗余,并增强了边缘细节的描述。利用近似轮廓点来精简轮廓顶点数量,得到目标轮廓的近似多边形,提高了轮廓描述过程的实时性。通过一种基于特征点的方法来描述标本轮廓,并利用傅里叶描述子对其进行分析,保证了算法的高计算效率和向量维度的紧致性。实验结果表明,本文算法在动物标本以及叶形标本构成的数据环境中,都显示出了优于其他比较算法的检索性能。
景少玲[10]（2013）在《肺部图像边缘检测算法研究及DSP硬件实现》文中提出医学图像处理对于医生的诊断治疗有着重要作用,医院里许多疾病的检查都要通过拍CT.图像进行,包括肺病的检查,而肺癌的发病率以每年0.5%的速度增长,也是世界上发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,这些疾病的治疗也要依靠拍摄的CT图像。医生长时间观察大量的CT图像,难免产生视觉疲劳,并且一些细小的病变难以用肉眼观察到,因此通过计算机进行医学肺部CT图像的处理就显得极为重要。图像边缘检测是图像分割、融合以及三维重建的前提,是图像处理的重要环节,有助于提高医生的诊断效率。针对以往常见的图像边缘检测方法检测精度不高或抗噪性能不好等方面问题,本文实现了经典的边缘检测算法,在研究了小波变换和数学形态学边缘检测算法的基础上,提出了边缘检测的两种改进方法,并将改进的算法通过CCS软件编程,在DSP硬件上实现。针对课题研究的小波变换联合数学形态学的图像边缘检测,本文做的主要工作如下：（1）对常用的边缘检测算法进行了学习,如经典的边缘检测算法、基于小波变换的边缘检测算法和基于数学形态学的边缘检测算法,并对算法分别进行了MATLAB仿真实验；（2）在研究了基于小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法的前提下,提出了边缘检测的两种改进方法,一种是小波阈值去噪联合数学形态学边缘检测算法,另一种是改进的形态学边缘检测算法,并将两种算法分别在MATLAB上进行了仿真,实验结果表明改进的算法能够检测到清晰度更高,抗噪性能更好的边缘,同时验证了改进算法的有效性和可行性。（3）将改进的边缘检测算法在DSP硬件上实现。硬件系统采用以TMS320DM6446微处理为核心的视频图像硬件开发平台,并在软件CCS（Code Composer Studio）开发环境下编程实现图像边缘检测算法,实验结果通过CCS的图形显示窗口显示,以验证算法在硬件设备上的实现效果和算法的可行性。
二、基于小波变换和数学形态学的边缘检测法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于小波变换和数学形态学的边缘检测法（论文提纲范文）
（1）基于Gabor滤波器的图像边缘检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展情况 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 2 边缘检测 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 边缘定义与类型 |
| 2.1.2 边缘检测及其实现流程 |
| 2.1.3 卷积计算 |
| 2.2 几种传统边缘检测法 |
| 2.2.1 基于一阶导数的边缘检测法 |
| 2.2.2 基于二阶导数的边缘检测法 |
| 2.2.3 Canny边缘检测法 |
| 2.3 边缘检测评价方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 Gabor滤波器研究 |
| 3.1 Gabor变换 |
| 3.1.1 Gabor变换基础理论 |
| 3.1.2 Gabor函数 |
| 3.2 Gabor小波变换 |
| 3.2.1 小波变换 |
| 3.2.2 Gabor小波变换 |
| 3.2.3 Gabor滤波器 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于Gabor奇滤波器的边缘检测方法 |
| 4.1 基于Gabor奇部滤波器的边缘检测方法 |
| 4.1.1 Gabor奇滤波器在阶跃边缘处的响应 |
| 4.1.2 基于Gabor奇滤波器的阶跃边缘检测性能分析 |
| 4.2 实现和实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的论文 |
| 后记 |
（2）基于GVF Snake模型的宫颈细胞图像分割研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 图像分割的研究背景与意义 |
| 1.2 细胞图像分割方法的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容与组织安排 |
| 第2章 GVF Snake模型的原理及分析 |
| 2.1 传统Snake模型的基本原理与算法实现 |
| 2.1.1 传统Snake模型的基本原理 |
| 2.1.2 Snake模型的仿真结果与分析 |
| 2.2 GVF Snake模型的基本原理与算法实现 |
| 2.2.1 传统Snake模型的改进 |
| 2.2.2 GVF Snake模型的基本原理 |
| 2.2.3 GVF Snake模型的仿真结果与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 GVF Snake模型初始轮廓的设置 |
| 3.1 小波变换 |
| 3.2 分水岭算法 |
| 3.3 边缘检测算子 |
| 3.3.1 Canny算子 |
| 3.3.2 LoG算子 |
| 3.4 LoG算子在宫颈细胞初始轮廓设置中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 GVF Snake模型在宫颈细胞图像上的应用 |
| 4.1 宫颈细胞图像 |
| 4.1.1 宫颈细胞图像分割的研究背景和意义 |
| 4.1.2 宫颈细胞图像的特点 |
| 4.2 宫颈细胞图像的预处理 |
| 4.2.1 宫颈细胞图像的灰度化 |
| 4.2.2 宫颈细胞图像的去噪 |
| 4.3 宫颈细胞图像的粗分割 |
| 4.3.1 细胞质粗分割 |
| 4.3.2 细胞核粗分割 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（3）融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 原理分析 |
| 2.1 基于小波变换模极大值的图像边缘检测 |
| 2.2 基于新形态学的图像边缘检测 |
| 2.3 融合小波变换和新形态学的边缘检测方法 |
| 3 实验结果与分析 |
| 3.1 新形态学的实验与分析 |
| 3.2 融合检测算法的实验与分析 |
（4）用于汽车外观缺陷自动检测的图像采集及预处理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉技术的发展现状 |
| 1.2.2 基于机器视觉的表面缺陷检测的国内外研究现状 |
| 1.3 本文的内容安排 |
| 第二章 图像采集及预处理系统总体设计 |
| 2.1 系统技术要求 |
| 2.2 系统总体方案及技术实现路线 |
| 2.2.1 系统总体方案 |
| 2.2.2 系统的技术实现路线 |
| 2.3 汽车外观图像采集方案 |
| 2.4 系统硬件设备选型 |
| 2.4.1 光源及照明方式的选择 |
| 2.4.2 工业相机的选型 |
| 2.4.3 镜头的选择 |
| 2.4.4 导轨、伺服控制器、伺服驱动器与电机的选择 |
| 2.5 系统软件模块设计 |
| 2.5.1 图像采集模块 |
| 2.5.2 图像处理模块 |
| 2.5.3 信号控制与数据管理模块 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 图像去噪方法研究 |
| 3.1 图像去噪技术简介 |
| 3.2 BM3D算法 |
| 3.3 BM3D算法的优化方法 |
| 3.3.1 灰度均值法 |
| 3.3.2 比较结果记录法 |
| 3.3.3 小波域去噪法 |
| 3.4 改进的BM3D算法 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 图像质量评价方法 |
| 3.5.2 实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 图像配准方法研究 |
| 4.1 图像配准技术简介 |
| 4.2 图像配准理论基础 |
| 4.2.1 SURF特征提取 |
| 4.2.1.1 DoH特征检测算子 |
| 4.2.1.2 近似的DoH特征检测算子 |
| 4.2.2 特征点描述 |
| 4.2.2.1 SURF特征点描述算子 |
| 4.2.2.2 DAISY特征描述符 |
| 4.2.3 特征点匹配 |
| 4.2.3.1 相似性度量准则 |
| 4.2.3.2 搜索策略 |
| 4.2.3.3 误匹配点的去除 |
| 4.2.4 空间变换矩阵估计 |
| 4.2.5 重采样和插值 |
| 4.2.5.1 图像重采样技术 |
| 4.2.5.2 图像插值技术 |
| 4.3 本文的图像配准方法 |
| 4.3.1 改进的DAISY主方向分配方法 |
| 4.3.2 验证式随机kd树 |
| 4.3.3 基于改进的SURF_DAISY算法和验证式随机kd树的图像配准方法 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 图像边缘检测方法研究 |
| 5.1 图像边缘检测简介 |
| 5.2 基于小波变换模极大值的图像边缘检测 |
| 5.3 基于新型数学形态学的图像边缘检测 |
| 5.3.1 数学形态学的基本运算 |
| 5.3.2 数学形态学的边缘检测算子 |
| 5.3.3 结构元素对边缘检测的影响 |
| 5.3.4 基于新型数学形态学的边缘检测法 |
| 5.4 融合小波变换和新型形态学的含噪图像边缘检测算法 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 新型数学形态学的实验与分析 |
| 5.5.2 融合检测算法的实验与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统的实现与测试 |
| 6.1 系统硬件实现 |
| 6.2 系统软件实现 |
| 6.3 模板匹配检测法 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 论文工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（5）基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 圆孔的边缘检测 |
| 1.1 边缘检测评价标准 |
| 1.2 小波变换对高频部分的边缘检测 |
| 1.3 数学形态学对低频部分的边缘检测 |
| 2 圆孔尺寸测量系统 |
| 2.1 圆孔图像采集 |
| 2.2 系统标定 |
| 2.3 圆孔的直径计算 |
| 3 实验验证与结果分析 |
| 4 结论 |
（6）基于高分遥感影像的水库变化检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2. 遥感影像融合方法研究与评价 |
| 2.1 GF-1卫星的技术特点 |
| 2.2 常用的融合方法 |
| 2.2.1 IHS变换融合 |
| 2.2.2 Gram-Schmidt变换融合 |
| 2.2.3 小波变换融合 |
| 2.3 数学形态学 |
| 2.3.1 灰度形态学 |
| 2.3.2 灰度形态学梯度 |
| 2.3.3 顶帽变换 |
| 2.3.4 半梯度算子变换 |
| 2.4 不同方法融合实验与比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 3. 基于支持向量数据描述的影像分类 |
| 3.1 传统的分割方法 |
| 3.1.1 基于边缘检测的分割方法 |
| 3.1.2 监督分类与非监督分类 |
| 3.2 支持向量机 |
| 3.2.1 线性可分SVM |
| 3.2.2 线性不可分SVM |
| 3.3 支持向量数据描述(SVDD)算法 |
| 3.3.1 SVDD基本理论 |
| 3.4 总结 |
| 4. 多时相高分影像水库面积变化检测 |
| 4.1 水库特征 |
| 4.1.1 不同分辨率高分影像水库特征 |
| 4.1.2 不同波段高分影像水库特征 |
| 4.1.3 不同时相高分影像水库特征 |
| 4.1.4 影像预处理 |
| 4.2 常用的水库变化检测方法 |
| 4.2.1 基于水体提取的水库变化检测方法 |
| 4.2.2 基于阈值分割的变化检测方法 |
| 4.3 面向对象的水库变化检测 |
| 4.3.1 影像对象及其特征 |
| 4.3.2 水体和非水体样本选取 |
| 4.3.3 影像分类与变化检测 |
| 4.4 水库变化检测实验与误差分析 |
| 4.4.1 实验数据获取、预处理和融合 |
| 4.4.2 基于规则的水库提取 |
| 4.4.3 支持向量数据描述法水库提取与变化检测 |
| 4.4.4 实验比较与误差分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5. 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）CCD立靶捕获因素分析与目标检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.3 CCD立靶技术国内外研究简介 |
| 1.4 微弱目标检测的难点 |
| 1.5 数字图像处理研究概况 |
| 1.5.1 数字图像处理简介 |
| 1.5.2 数字图像处理目的和方法 |
| 1.5.3 数字图像处理的发展 |
| 1.6 目标检测国内外研究状况 |
| 1.6.1 基于像素处理的检测 |
| 1.6.2 基于经典边缘检测算子的检测 |
| 1.6.3 基于数学形态学的检测 |
| 1.6.4 基于光流场的检测 |
| 1.7 本文研究的主要内容及结构安排 |
| 1.7.1 论文研究的内容 |
| 1.7.2 论文结构安排 |
| 2 CCD立靶原理及影响捕获因素分析 |
| 2.1 CCD立靶工作原理 |
| 2.2 影响捕获因素分析 |
| 2.2.1 目标特性 |
| 2.2.2 相机特性 |
| 2.2.3 环境情况 |
| 2.2.4 背景特性 |
| 2.2.5 镜头性能 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 目标检测传统算法 |
| 3.1 相似度算法设计 |
| 3.2 传统的目标检测算法 |
| 3.2.1 差影法 |
| 3.2.2 边缘检测法 |
| 3.2.3 互相关法 |
| 3.2.4 实验与结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 改进的算法设计 |
| 4.1 基于欧式距离的能量分析法 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 算法流程图 |
| 4.1.3 实验及结果分析 |
| 4.1.4 算法鲁棒性测试 |
| 4.2 基于离散小波变换的SIFT算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 算法流程图 |
| 4.2.3 实验及结果分析 |
| 4.2.4 算法鲁棒性测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实验验证及结论 |
| 5.1 实验验证 |
| 5.1.1 不同算法实验结果 |
| 5.1.2 实验数据及分析 |
| 5.2 实验结论 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究工作总结 |
| 6.2 本文结论 |
| 6.3 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（8）基于小波变换的韧窝深度及其均匀度分析模型设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 数字图像处理与韧窝定量分析 |
| 1.2 本研究课题国内外发展及其研究概况 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本课题的研究目的和内容 |
| 1.3.1 本课题的研究目的 |
| 1.3.2 本文研究内容 |
| 第二章 小波变换分析理论 |
| 2.1 傅立叶变换分析 |
| 2.1.1 连续傅立叶变换 |
| 2.1.2 离散傅立叶变换 |
| 2.1.3 窗口模式的傅立叶变换 |
| 2.2 小波变换分析理论 |
| 2.2.1 连续小波变换 |
| 2.2.2 离散小波变换 |
| 2.3 小波变换与多尺度分析 |
| 2.3.1 多尺度分析 |
| 2.3.2 多尺度分析与正交基 |
| 2.3.3 玛拉特分解与重构算法 |
| 2.4 常用的小波变换函数 |
| 2.4.1 哈尔（Haar）小波 |
| 2.4.2 多伯奇斯（Daubechies）小波 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 韧窝图像的预处理分析研究 |
| 3.1 现有滤波算法 |
| 3.1.1 基于空间域的图像增强 |
| 3.1.2 基于频域法的图像增强 |
| 3.2 改进中和阈值法的小波滤波方法 |
| 3.2.1 小波滤波变换的特点及算法步骤 |
| 3.2.2 小波系数的非线性处理 |
| 3.3 韧窝图像的灰度修正 |
| 3.3.1 直方图修正法 |
| 3.3.2 直方图修正法实验仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波变换的韧窝图像多尺度边缘检测 |
| 4.1 现有图像边缘检测算法 |
| 4.2 像素级边缘检测算子 |
| 4.2.1 Roberts边缘检测算子 |
| 4.2.2 Sobel边缘检测算子 |
| 4.2.3 Prewitt边缘检测算子 |
| 4.2.4 Log边缘检测算子 |
| 4.2.5 Canny边缘检测算子 |
| 4.2.6 实验结果及分析 |
| 4.3 小波变换模极大值边缘检测法 |
| 4.3.1 基于小波模极大值的边缘检测原理及步骤 |
| 4.3.2 实验仿真结果及分析 |
| 4.4 改进的基于小波变换的边缘检测方法 |
| 4.4.1 图像数学形态学细化处理 |
| 4.4.2 优化后Canny边缘检测算子的基本原理 |
| 4.4.3 迭代算法分割阈值算法步骤 |
| 4.4.4 优化Canny算子边缘算子算法具体步骤 |
| 4.4.5 小波融合算法基本原理 |
| 4.4.6 改进算法的实验仿真及分析 |
| 4.5 韧窝图像边缘恢复与重建的思路和方法 |
| 4.5.1 韧窝图像中伪目标现象的成因探析 |
| 4.5.2 韧窝图像中伪目标排除算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 韧窝图像的特征参数提取 |
| 5.1 韧窝图像的区域标定 |
| 5.1.1 现有标记方法 |
| 5.1.2 基于游程编码的递归标记法算法 |
| 5.2 韧窝图像的当量深度及其转换 |
| 5.3 表面形貌三维表征方法——三维模表征法 |
| 5.3.1 表面形貌二维模 |
| 5.3.2 表面形貌三维表征方法 |
| 5.4 光测法实验仪器与测量过程 |
| 5.4.1 韧窝微观形貌的测量仪器 |
| 5.4.2 韧窝微观表面形貌测量过程 |
| 5.5 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 韧窝图像当量深度均匀度表征与分类方法研究 |
| 6.1 韧窝图像当量深度均匀度方法研究 |
| 6.1.1 本方法的基本思路 |
| 6.1.2 DED表征过程 |
| 6.2 韧窝当量深度均匀度与实际测量深度均匀度的转换 |
| 6.2.1 实验结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 存在问题及后续工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及所获科研成果 |
（9）基于形状分析技术的图像检索研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 CBIR系统结构及技术特点 |
| 1.3.1 CBIR系统结构 |
| 1.3.2 CBIR技术特点 |
| 1.4 CBIR系统典型应用 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本文组织结构 |
| 第2章 基于内容的图像检索相关技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图像分割技术 |
| 2.2.1 边缘分割 |
| 2.2.2 区域分割 |
| 2.2.3 阈值分割 |
| 2.2.4 基于数学工具的分割 |
| 2.3 图像内容描述 |
| 2.4 特征向量索引 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 形状分析相关技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 形状分析相关内容 |
| 3.3 形状特征描述 |
| 3.4 形状相似性度量 |
| 3.4.1 距离度量 |
| 3.4.2 相似系数度量 |
| 3.5 检索性能评价指标 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于形态学的形状分割 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像边缘分析 |
| 4.2.1 经典边缘检测方法 |
| 4.2.2 形态学边缘检测方法 |
| 4.3 基于形态学的轮廓检测算法 |
| 4.3.1 图像滤波处理 |
| 4.3.2 基于形态学的轮廓检测 |
| 4.4 一种自适应结构元素的形态学边缘检测算法 |
| 4.4.1 边缘检测算子的构造 |
| 4.4.2 多尺度多结构元素模型构造 |
| 4.4.3 自适应结构元素的边缘检测 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 定量评价指标 |
| 4.5.2 标本图像测试分析 |
| 4.5.3 MRI图像测试分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 应用特征点弦长函数的形状描述子 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于能量保持率的轮廓重构 |
| 5.2.1 形状轮廓重构 |
| 5.2.2 常规样本与噪声样本轮廓比较分析 |
| 5.3 基于特征点弦长的轮廓描述 |
| 5.3.1 轮廓特征点检测 |
| 5.3.2 特征点弦长函数 |
| 5.3.3 算法不变性分析 |
| 5.3.4 特征点弦长函数有效性分析 |
| 5.4 形状相似性度量 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 对比测试方法 |
| 5.5.2 实验环境设置与评价标准 |
| 5.5.3 MPEG-7测试分析 |
| 5.5.4 Kimia-99测试分析 |
| 5.5.5 噪声图像测试分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于特征融合的标本图像检索 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 区域描述 |
| 6.2.1 边缘区域提取 |
| 6.2.2 基于改进Hu不变距的图像区域描述 |
| 6.3 轮廓描述 |
| 6.3.1 轮廓的多边形近似处理 |
| 6.3.2 基于特征点的轮廓描述算法 |
| 6.4 组合相似性度量 |
| 6.5 实验结果及分析 |
| 6.5.1 实验参数设置及比较算法 |
| 6.5.2 动物标本测试分析 |
| 6.5.3 叶形标本测试分析 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 创新点总结 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要科研成果与奖励 |
| 致谢 |
（10）肺部图像边缘检测算法研究及DSP硬件实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源与意义 |
| 1.2 边缘检测技术的发展 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文完成工作及结构安排 |
| 1.4.1 论文完成工作 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第二章 图像边缘检测的方法及MATLAB实现 |
| 2.1 边缘检测及评价方法概述 |
| 2.1.1 边缘检测方法概述 |
| 2.1.2 边缘检测评价方法 |
| 2.2 经典边缘检测算法及MATLAB实现 |
| 2.2.1 Robert算子及实现 |
| 2.2.2 Sobel算子及实现 |
| 2.2.3 Prewitt算子及实现 |
| 2.2.4 Canny算子及实现 |
| 2.2.5 拉普拉斯算子及实现 |
| 2.3 小波变换边缘检测算法及MATLAB实现 |
| 2.4 数学形态学边缘检测算法及MATLAB实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 小波变换联合数学形态学的肺部图像边缘检测算法研究 |
| 3.1 小波变换联合数学形态学方法的提出 |
| 3.2 小波阈值去噪 |
| 3.2.1 去噪步骤 |
| 3.2.2 软件编程实现方法和核心程序 |
| 3.3 改进的形态学边缘检测算法 |
| 3.3.1 结构元素的选取 |
| 3.3.2 改进的抗噪型边缘检测算子 |
| 3.3.3 采用改进的算子对图像进行边缘检测 |
| 3.4 软件编程实现方法和核心程序 |
| 3.5 实验过程 |
| 3.5.1 实验流程图 |
| 3.5.2 实验环境 |
| 3.5.3 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 改进的形态学边缘检测算法研究 |
| 4.1 结构元素的选取 |
| 4.2 改进的复合型抗噪边缘检测算子 |
| 4.3 改进的权值计算方法 |
| 4.4 采用改进的算法对图像进行边缘检测步骤 |
| 4.5 实验过程及结果 |
| 4.5.1 算法实现流程图 |
| 4.5.2 实验环境 |
| 4.5.3 实验结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 边缘检测算法的硬件实现 |
| 5.1 硬件系统整体方案 |
| 5.2 DSP图像处理系统的硬件开发平台 |
| 5.2.1 图像处理系统的硬件平台介绍 |
| 5.2.2 TMS320DM6446芯片功能概述 |
| 5.2.3 视频解码模块 |
| 5.2.4 外部存储模块 |
| 5.3 DSP图像处理系统的软件开发平台 |
| 5.3.1 集成开发环境CCS软件介绍 |
| 5.3.2 .cmd文件的配置 |
| 5.4 系统软件设计流程 |
| 5.5 边缘检测算法程序流程 |
| 5.6 CCS软件图形显示窗口显示结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读研究生期间发表过的论文 |
四、基于小波变换和数学形态学的边缘检测法（论文参考文献）
- [1]基于Gabor滤波器的图像边缘检测研究[D]. 米日班·买吐地. 新疆师范大学, 2020(06)
- [2]基于GVF Snake模型的宫颈细胞图像分割研究[D]. 孟楚楚. 南华大学, 2019(01)
- [3]融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测[J]. 余小庆,陈仁文,唐杰,许锦婷. 计算机科学, 2018(S2)
- [4]用于汽车外观缺陷自动检测的图像采集及预处理系统研究[D]. 余小庆. 南京航空航天大学, 2018(02)
- [5]基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究[J]. 唐瑞尹,王荃,何鸿鲲,胡连军. 应用光学, 2017(04)
- [6]基于高分遥感影像的水库变化检测方法研究[D]. 左梦颖. 武汉大学, 2017(06)
- [7]CCD立靶捕获因素分析与目标检测技术研究[D]. 孙江龙. 西安工业大学, 2016(02)
- [8]基于小波变换的韧窝深度及其均匀度分析模型设计与研究[D]. 刘杰. 江苏大学, 2016(11)
- [9]基于形状分析技术的图像检索研究[D]. 师文. 南京大学, 2014(05)
- [10]肺部图像边缘检测算法研究及DSP硬件实现[D]. 景少玲. 太原理工大学, 2013(02)