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基于小波的多尺度图像处理及其在纸浆纤维检测中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 目录 | 第1-8页 | | 摘要 | 第8-10页 | | ABSTRACT | 第10-12页 | | 第一章 绪论与综述 | 第12-38页 | | ·课题研究背景与意义 | 第12-13页 | | ·课题研究现状与进展 | 第13-35页 | | ·方向小波概述 | 第13-17页 | | ·小波变换的引入 | 第13-15页 | | ·方向小波变换研究现状 | 第15-17页 | | ·边缘检测研究现状与进展 | 第17-22页 | | ·单尺度边缘检测算法 | 第18-19页 | | ·多尺度边缘检测算法 | 第19-22页 | | ·Marr-Hildreth边缘检测算法 | 第20页 | | ·Canny边缘检测算子 | 第20-21页 | | ·基于小波的多尺度边缘检测算法 | 第21-22页 | | ·小波去噪综述 | 第22-27页 | | ·小波阈值去噪方法 | 第23-25页 | | ·小波域统计模型去噪 | 第25-27页 | | ·角点检测算法综述 | 第27-33页 | | ·Rosenfeld-Johnston算法 | 第28-29页 | | ·Freeman-Davis算法 | 第29-30页 | | ·Teh-Chin算法 | 第30-31页 | | ·基于统计方法的角点检测 | 第31页 | | ·基于小波分析的角点检测 | 第31页 | | ·角点检测存在的问题与解决构想 | 第31-33页 | | ·纸浆纤维检测研究现状 | 第33-35页 | | ·纸浆纤维检测的意义与背景 | 第33-34页 | | ·纸浆纤维检测存在问题与解决方案 | 第34-35页 | | ·本文主要研究工作与创新点 | 第35-38页 | | 第二章 基于方向小波的纸浆纤维图像边缘检测研究 | 第38-50页 | | ·前言 | 第38-39页 | | ·小波分析理论 | 第39-45页 | | ·连续小波变换 | 第39-40页 | | ·二进小波变换 | 第40-41页 | | ·多分辨率分析理论 | 第41-43页 | | ·离散小波变换 | 第43-45页 | | ·方向小波及其在图像处理中的应用 | 第45-48页 | | ·纤维图像的多尺度表示 | 第46-47页 | | ·边缘特征提取 | 第47-48页 | | ·实验分析 | 第48-49页 | | ·结论 | 第49-50页 | | 第三章 模糊多尺度边缘检测研究 | 第50-64页 | | ·前言 | 第50-52页 | | ·模糊多尺度边缘检测算法 | 第52-62页 | | ·Mallat小波变换 | 第52-53页 | | ·模糊集概念 | 第53页 | | ·算法的一维分析 | 第53-59页 | | ·模糊子集与模糊隶属函数 | 第54页 | | ·阈值策略设计 | 第54-55页 | | ·一维算法步骤 | 第55-57页 | | ·一维信号奇异点检测 | 第57-59页 | | ·算法的二维分析 | 第59-62页 | | ·仿真实验 | 第62页 | | ·结论 | 第62-64页 | | 第四章 小波统计去噪应用研究 | 第64-84页 | | ·基于小波统计模型的自适应图像去噪研究 | 第64-72页 | | ·前言 | 第64-65页 | | ·噪声信号的二进小波变换 | 第65-67页 | | ·自适应去噪算法描述 | 第67-70页 | | ·小波系数的广义高斯分布与阈值的选取 | 第67-69页 | | ·方差参数估计 | 第69-70页 | | ·纸浆纤维图像去噪实验 | 第70-71页 | | ·结论 | 第71-72页 | | ·基于小波域隐马尔科夫模型的图像去噪研究 | 第72-84页 | | ·引言 | 第72-73页 | | ·小波域隐马尔可夫模型 | 第73-77页 | | ·小波域隐马尔可夫模型框架 | 第73-75页 | | ·小波域隐马尔可夫模型的概率特征 | 第75-77页 | | ·基于改进小波隐马尔可夫模型的图像去噪算法 | 第77-80页 | | ·小波域三子带概率模型 | 第78页 | | ·模型参数估计 | 第78-79页 | | ·噪声滤除 | 第79-80页 | | ·算法实现 | 第80页 | | ·实验分析 | 第80-82页 | | ·结论 | 第82-84页 | | 第五章 角点检测算法及多尺度曲线描述应用研究 | 第84-108页 | | ·基于滑动窗口的白适应角点检测研究 | 第84-99页 | | ·引言 | 第84-85页 | | ·基于自适应滑动窗口的角点检测算法 | 第85-93页 | | ·自适应滑动窗口设计 | 第86-90页 | | ·协方差矩阵与特征值求解 | 第87-88页 | | ·基于特征值的滑动窗口策略 | 第88-90页 | | ·边界曲线的曲率测定 | 第90-92页 | | ·基于小波变换的角点提取 | 第92页 | | ·角点检测算法 | 第92-93页 | | ·实验结果分析 | 第93-99页 | | ·结论 | 第99页 | | ·平面曲线的多尺度描述研究 | 第99-108页 | | ·引言 | 第99-100页 | | ·基于小波空间的平面曲线描述 | 第100-102页 | | ·多尺度曲率进化 | 第102-106页 | | ·平面曲线多尺度表示的实验研究 | 第106-107页 | | ·结论 | 第107-108页 | | 第六章 图像处理在纸浆纤维检测与特征提取中应用研究 | 第108-126页 | | ·前言 | 第108-109页 | | ·基于计算机视觉的纸浆纤维测量系统结构 | 第109-112页 | | ·纸浆纤维图像的特征提取算法原理 | 第112-119页 | | ·纸浆纤维图像去噪 | 第113-114页 | | ·纤维图像增强与阈值分割 | 第114-115页 | | ·纸浆纤维图像的细化表示 | 第115-116页 | | ·基于角点检测的纤维弯曲特征提取 | 第116-119页 | | ·纸浆纤维统计特性分析 | 第119页 | | ·纤维检测实验分析 | 第119-124页 | | ·纸浆纤维图像预处理 | 第119-120页 | | ·纸浆纤维图像形状特征提取 | 第120-124页 | | ·纸浆纤维检测装置特性描述 | 第124页 | | ·结论 | 第124-126页 | | 第七章 总结与展望 | 第126-130页 | | ·工作总结 | 第126-127页 | | ·研究展望 | 第127-130页 | | 参考文献 | 第130-152页 | | 附录 | 第152-154页 | | 作者简介 | 第152页 | | 作者在攻读博士学位期间完成的文章 | 第152-154页 | | 致谢 | 第154页 |
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论文编号BS1038368，这篇论文共154页
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