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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于粒子滤波的彩色图像边缘检测算法研究
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基于粒子滤波的彩色图像边缘检测算法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 课题的来源和研究背景及意义第8-10页
        1.1.1 课题的来源第8页
        1.1.2 课题的研究背景及意义第8-10页
    1.2 图像边缘检测第10-14页
        1.2.1 图像边缘的定义第10-12页
        1.2.2 边缘检测的研究现状及发展第12-14页
    1.3 粒子滤波算法的应用第14-15页
    1.4 论文的研究内容和章节的安排第15-17页
第2章 图像边缘检测方法的研究第17-29页
    2.1 灰度图像边缘检测算法第17-25页
        2.1.1 基于梯度的图像边缘检测第17-20页
        2.1.2 基于二阶微分的图像边缘检测第20-22页
        2.1.3 其他几种边缘检测方法第22-25页
    2.2 彩色图像边缘检测算法第25-29页
        2.2.1 合成方法检测彩色图像的边缘第25-27页
        2.2.2 矢量方法检测彩色图像的边缘第27-29页
第3章 粒子滤波基本原理第29-39页
    3.1 动态系统状态空间模型第29-30页
    3.2 蒙特卡罗( MONTE CARLO) 模拟理论第30页
    3.3 重要性采样和状态估计输出第30-35页
        3.3.1 贝叶斯估计理论第30-32页
        3.3.2 贝叶斯重要性采样(BIS)第32-34页
        3.3.3 序贯重要性采样(SIS)第34-35页
        3.3.4 状态估计输出第35页
    3.4 退化现象和重采样第35-37页
    3.5 粒子滤波算法流程第37-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第4章 基于粒子滤波的彩色图像边缘检测第39-56页
    4.1 引言第39-41页
    4.2 颜色空间的选择第41-45页
    4.3 初始点的选择第45-46页
    4.4 状态转移模型和观测模型第46-53页
        4.4.1 状态转移模型第46-48页
        4.4.2 观测模型第48-53页
    4.5 结束条件第53-54页
    4.6 基于粒子滤波的彩色图像边缘检测算法流程第54-56页
第5章 实验与分析第56-64页
    5.1 原始无噪声图像边缘检测第57-60页
    5.2 带噪声图像的边缘检测第60-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-65页
    6.1 全文总结第64页
    6.2 展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
攻读学位起见的研究成果第70页

 
 
论文编号BS3899950,这篇论文共70
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