邊緣檢測(cè)是圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,在生物醫(yī)學(xué)、醫(yī)療設(shè)施、工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。提取精確且完整的邊緣對(duì)整個(gè)圖像處理的后續(xù)工作,都具有十分重要的意義。已有的邊緣檢測(cè)方法具有抗噪性差,定位不準(zhǔn)確等缺點(diǎn)。針對(duì)這些問(wèn)題,本文在基于梯度特征的點(diǎn)流(Point flow,PF)法的基礎(chǔ)上提出了兩種基于相位一致性特征的點(diǎn)流法:第一種方法使用單一尺度的相位一致性特征構(gòu)建圖像矢量場(chǎng),提出了基于單一尺度的相位一致性的點(diǎn)流(Point flow method based on single phase congruency,PCPF)邊緣檢測(cè)方法;第二種方法使用多尺度融合的相位一致性特征來(lái)構(gòu)建新的圖像矢量場(chǎng),提出了基于多尺度的相位一致性的點(diǎn)流(Point flow method based on muti-scale phase congruency,MPCPF)邊緣檢測(cè)方法。具體工作如下:1.在基于梯度的點(diǎn)流法的基礎(chǔ)上,本文提出了基于單一尺度的相位一致性的點(diǎn)流法。由于圖像梯度特征對(duì)噪聲較敏感,而相位一致性特征具有豐富的圖像信息,不受圖像亮度和對(duì)比度的影響,并且具有一定的抗噪性。該方法...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 圖像邊緣檢測(cè)的研究背景和意義
    1.2 圖像邊緣檢測(cè)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法
        1.2.2 多尺度邊緣檢測(cè)方法
        1.2.3 基于形變模型的邊緣檢測(cè)方法
        1.2.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè)方法
        1.2.5 基于相位一致性的邊緣檢測(cè)方法
        1.2.6 其他較新的邊緣檢測(cè)方法
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 點(diǎn)流模型
        2.1.1 點(diǎn)流模型的概念
        2.1.2 點(diǎn)流模型矢量場(chǎng)的構(gòu)建
        2.1.3 點(diǎn)流運(yùn)動(dòng)的停止條件
        2.1.4 點(diǎn)流運(yùn)動(dòng)的過(guò)程
    2.2 相位一致性
    2.3 圖像多尺度
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于單一尺度相位一致性的點(diǎn)流邊緣檢測(cè)方法
    3.1 引言
    3.2 基于單一尺度相位一致性的點(diǎn)流邊緣檢測(cè)方法
        3.2.1 點(diǎn)流模型的矢量場(chǎng)的改進(jìn)
        3.2.2 邊緣整合
    3.3 對(duì)比方法的介紹
        3.3.1 Canny檢測(cè)算子
        3.3.2 g Pb_ucm檢測(cè)算子
        3.3.3 原始點(diǎn)流法
        3.3.4 方法比較
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多尺度相位一致性的點(diǎn)流邊緣檢測(cè)方法
    4.1 引言
    4.2 基于多尺度相位一致性的點(diǎn)流邊緣檢測(cè)方法
        4.2.1 相位一致性的多尺度融合
        4.2.2 點(diǎn)流模型矢量場(chǎng)的改進(jìn)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目



本文編號(hào)：3764765