一、图像的多层次模糊增强与边缘提取（论文文献综述）
常相伟[1]（2021）在《基于PCNN的地震图像边界定位与追踪》文中研究指明PCNN作为一种现代神经网络方法,在图像处理中,能够对图像中灰度相似、空间相似的像素进行分组,这一特性非常适用于图像边缘检测定位。PCNN用于图像边缘检测时,检测效果取决于模型中各种参数的设置,包括时间衰减系数、链接强度系数、阈值放大系数等参数的选择。现阶段,PCNN模型参数主要通过经验设置,没有充分利用图像本身的特征信息,在图像处理中不具有普遍性。本文通过分析PCNN模型的参数功能和图像边缘亚像素的灰度空间矩关系,并且根据地震图像信息,对PCNN模型参数进行自适应设置,使地震图像的边缘检测定位更加精确。由于传统的PCNN模型迭代收敛随机,通过分析蚁群算法寻优策略,应用图像交叉熵作为适应度函数,并结合图像输出熵值对模型迭代终止条件进行判断,减少模型迭代冗余,提高图像的边缘检测定位效率。本文在对地震图像的边缘检测定位的基础上对图像进行边界追踪,传统的边界追踪方法由于在追踪过程中会出现重复跟踪、漏跟踪等问题,本文通过分析图像像素的数据结构,提出基于m连通属性的四邻域图像边界追踪方法,并且利用图像的正反序列追踪相交互补特性,从而避免追踪过程中出现边界重叠和边界丢失,以此得到图像边界连续且闭合的轮廓曲线,输出追踪序列Freeman链码,并且能够根据图像像素拓扑结构的交叉配置,实现地震图像边界的内边界和外边界追踪。
臧沙沙[2]（2021）在《基于改进HED网络的地震图像边缘检测方法研究》文中进行了进一步梳理边缘检测技术是数字图像处理和计算机视觉中的基本问题。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的边缘检测算法已经成为图像处理中的研究热点。经过多年的研究,在强边缘图像上的边缘检测算法已经取得了很好的效果,但是在弱边缘图像上,还存在着某些问题有待解决。因此,本文以改进HED网络为基础,对地震图像边缘检测方法进行研究。首先,对本文涉及到的理论基础知识进行简单介绍。深入研究了基于深度学习的HED网络边缘检测方法,对其进行了原理介绍、实验对比及定量分析,总结了HED网络的优缺点。然后,针对HED网络在进行边缘检测时会出现边缘不完整、不光滑等问题,提出一种基于改进HED网络的边缘检测算法。在原网络基础上减少了两个池化层,修改了最后两个侧边输出层中的反卷积层,优化了HED网络模型,提高了侧边输出层的输出精度,并且对损失函数进行优化。相比较HED网络,F-measure提高了2.3%,实验证明改进HED网络的性能得到提升。最后,将改进HED网络应用到弱边缘图像地震图像上。把改进HED网络输出的边缘概率图进行二值化,得到显着性边缘,采用基于匹配滤波的边缘提取方法提取图像的边缘,并与改进HED网络提取的边缘相融合,得到最终结果。该方法能够较大程度的减少非目标的边缘,并且能够有效提取完整和准确的目标边缘。
王梦麒[3]（2021）在《海洋溢油及其扩散边缘的监测分析与研究》文中研究表明当海洋出现溢油事故时,通常是利用卫星遥感技术或无人机航拍来采集事故发生海域的溢油信息,该信息包括了事故的具体地点坐标,溢油的区域范围等。但是由于天气等诸多因素的影响,溢油事故其自身具有突发性和不确定性等特点,采集的实时信息对于溢油的检测和影响力预判帮助有限。因此,对海洋溢油信息做进一步监测分析处理,有助于为相关应急部门提供预警信息,从而提高处理突发性海洋溢油事故的应急效率。本文通过对比溢油区域图形边缘检测算法,选取出检测效率较高的溢油边缘识别模型与轮廓提取算法,并利用Vague集理论对溢油区域的不确定性进行研究和监测分析,主要完成了以下几个部分的工作:（1）对比分析目前应用广泛的几种的图像识别算法,根据港口溢油自身的特点,选择Canny边缘检测算法进行溢油区域边缘检测,并通过实验给出溢油边缘轮廓检测步骤和结果。（2）通过对海洋卫星等途径收集来的遥感图片进行溢油边缘处理,提取出图像中溢油区域边缘,并根据实验提取得到边缘的点集信息。（3）对具有不确定性的溢油区域模糊边缘区域进行展开研究,定位选取模糊区域中的边缘点,运用Vague集理论知识,将定位的边缘点进行一系列的Vague值计算处理,再把得到数据结果和设置好的临界值参考点做数值比较,最后可以得到海洋溢油边缘扩散的监测分析和结果。（4）设计溢油识别与定位系统的GUI界面,通过测试实验验证算法可行性。通过完成上述工作得到的数据分析,可以得到一个完整的海洋溢油边缘扩散监测方法,且该方法对溢油事故的分析具有一定的参考价值。
赵亚峰[4]（2021）在《基于边缘信息和注意力特征融合的图像去模糊网络的研究与实现》文中研究指明自然图像去模糊作为低级视觉中的一个基础课题,能够在日常生活或者研究工作中帮助人们减少由于图像模糊导致的信息丢失,提升生产生活中的信息交流效率,所以去模糊算法在计算机视觉中占据重要地位。由于自然图像去模糊不满足适定问题中3个条件中的2个条件,即解唯一和解稳定,因此,该问题是一个高度不适定问题,如何准确的还原出图像丢失的信息成为了一个难题。本文首先介绍了一些端到端的深度学习去模糊方法,目前此类方法主要依靠多尺度和尺度循环的方法提升感受野,从而得到丰富的特征信息来提升去模糊质量。而随着感受野的不断增加,单纯的增加网络深度已经不能提升去模糊质量,而且还会带来收敛困难的问题。本文证明了在去模糊任务中,以边缘信息为代表的高频信息发挥着至关重要的作用,因此考虑在神经网络去模糊算法中引入边缘先验。本文围绕上述问题提出了多尺度和自适应边缘注意力提升模型（Multi-scale and Self-adaptive Edge Attention enhanced model,MSEA）。其思路是:在进入神经网络之前将利用模糊图像提取边缘先验,然后再通过调整网络结构将先验信息有效的融入到网络中,从而起到加强边缘特征和引导神经网络学习的目的。我们利用相位一致性边缘提取算法得到模糊图像的边缘特征,包括阶跃边缘、线边缘及融合两者特征的边缘。然后在Encoder-Decoder网络结构的基础上增加了特征增强分支,用于对边缘特征图像进一步的特征提取。为了将模糊图像特征和边缘特征进行有效的融合,提出了自适应注意力融合模块（Self-adaptive Attention Fusion,SAF）,该模块将所融合的特征分为主特征和辅助特征,可以自适应的调整特征之间的融合权重。由于SAF模块本质上是一个特征融合的操作,所以还被用于优化传统Encoder-Decoder结构中的跳跃连接。本文使用了GoPro和VideoDeblurring数据集进行实验验证MSEA模型。在两个数据集上的定性和定量评价结果表明,特别是在有尖锐边缘和丰富纹理的情况下,和其他方法对比,该模型的效果最优。本文还针对边缘先验、特征增强分支以及SAF模块进行了消融实验分析,证明了每个组件的有效性。最后通过可视化在MSEA网络中4个尺度上特征增强分支的特征图,直观证明了边缘先验在神经网络中发挥的作用。
叶丽珠[5]（2020）在《遮挡边缘提取算法及其在图像深度次序推理中的应用研究》文中进行了进一步梳理图像作为重要的信息载体,广泛存在于我们的生活中。从单个图像中恢复物体的深度次序关系,一直被认为是理解和感知的重要能力。在计算机视觉领域中,图像的深度次序推理基于图像中的遮挡边缘,描述图像中区域或物体间的层次关系,是图像分析和理解的重要基础,是一个基本而具有挑战性的问题,可用于辅助很多高层视觉感知任务,如目标检测/跟踪和运动分析、结构运动和三维重建,自动驾驶,场景理解等。虽然人类可以轻易感知图像中物体间的深度次序,但是对计算机来说感知图像中的深度次序是很困难的一件事。研究人类的感知能力,人们发现自然图像中的边缘定位影响到计算机视觉感知的不同“等级”。准确地定位遮挡边缘能够有效地帮助计算机像人类一样合理地理解和拆分高级感知任务,更好地从单个图像中恢复物体间的深度次序关系。因此,遮挡边缘提取无疑是图像的深度次序推理中最为基础而关键的一环。目前,深度次序推理中的遮挡边缘提取算法主要有边缘型遮挡边缘提取算法和像素型遮挡边缘提取算法。我们对边缘型遮挡边缘提取算法和像素型遮挡边缘提取网络中的问题进行分析研究,改进现有算法的不足,提出更加准确的遮挡边缘提取算法,来优化深度次序推理结果。本文主要研究成果如下:（1）提出边缘型自适应遮挡边缘提取算法,并将其用于边缘型深度次序推理。首先,我们提出一个自适应DRW超像素分割算法改进分割的自适应性、边界拟合性和边缘形状。我们从自适应种子点初始化,自适应权重衰减函数和形状约束三个方向改进分割结果的质量,使分割结果更加适合遮挡特征提取和遮挡关系判断。其次,为了进一步改善遮挡关系的判定结果,我们从特征和分类器两个层面进行探索与改进。针对现有的特征计算方式,丰富特征并增加对特征不稳定性因素的考量。而对于数据不平衡分类问题,我们提出自适应代价敏感型的自适应AdaCost算法,其中,我们定义了自适应变化的代价项,使其能够动态的调整样本的累积重要性,使得分类器更好的关注少数类的困难样本。接着,我们利用自适应代价调节项去进一步降低累积误分类代价目标函数,并通过放缩得到误差代价上界函数,利用上界函数的逼近解简化分类器的学习和训练过程,更好的进行不平衡遮挡边的分类。最后,基于改进的自适应DRW和AdaCost算法,构建边缘型自适应遮挡边缘提取算法,将其嵌入边缘型深度次序推理地算法框架中,获取最终地深度次序。定性和定量的实验结果表明,我们的自适应DRW和AdaCost在同等的分割和分类算法比较中自适应性和实用性较好,分割和分类性能良好。而结合二者优势的自适应遮挡边缘提取算法也使得深度次序推理结果有明显的提升,充分显示了我们提出的自适应遮挡边缘提取算法的实用性,有效性与创新性。（2）提出新的像素型遮挡边缘提取网络—边缘方向交互的遮挡边缘提取网络（Mutual Boundary-Orientation Occlusion Network,MBOONet）,并将其用于像素型深度次序推理。从当前遮挡问题的定义与表示入手,我们首先分析了边缘和方向的辩证关系,重新规划边缘和方向任务的学习,简化遮挡边缘的表示。接着,我们提出边缘方向交互的遮挡边缘提取网络（MBOONet）,采用收放型的密集连接方式和递进式补充的多loss监督机制,进一步提高边缘准确性和清晰性,为方向学习提供更加准确的提示。根据边缘和方向的辩证关系,我们以边缘结果为指导信息,引导方向学习,并再次由方向结果恢复边缘结果,保证二者的在遮挡边缘表示上的内在一致性和提高遮挡方向的实用性。最后,我们将像素型遮挡边缘提取网络MBOONet嵌入像素型深度次序推理算法框架,简化深度次序推理任务,并得到最终的输出。我们从定量和定性的角度进行实验验证,分别将我们的MBOONet同当前先进的遮挡边缘提取网络模型在PIOD数据集上,边缘检测结构同HED边缘检测模型在BSDS500数据集上进行对比试验。视觉效果和实验数据进一步证明了本文所提出的遮挡边缘表示的合理性和遮挡边缘提取算法模型的新颖性和有效性。本文通过研究边缘型和像素型遮挡边缘提取算法,为深度次序推理提供了准确的边缘信息。该论文的工作对于场景理解等需要确切感知边缘与相对方位的高级任务视觉问题提供了可行的解决方案和技术路线。
刘一畅[6]（2020）在《基于卷积神经网络的图像去噪算法研究》文中研究说明图像在拍摄、传输或存储过程中容易被噪声污染,噪声的存在严重干扰和妨碍了人或机器人理解图像信息的能力。因此,如何有效去除图像中的噪声成为研究热点。目前,基于深度学习的图像去噪方法效果最好。但现有此类方法通常使用单一网络结构同时重建图像的结构和细节信息,使去噪后的图像容易出现边缘过度平滑现象,而边缘细节信息是衡量图像去噪算法好坏的重要参考项。为了解决该问题,本文从边缘增强和边缘保真两个方向对基于卷积神经网络的图像去噪算法展开研究。本文研究内容如下:首先,结合卷积神经网络和传统边缘算子,提出一种基于卷积神经网络的边缘增强图像去噪算法（Fusing Canny-edges in image Denoising,FCDnet）。该算法由基准去噪网络、传统边缘提取模块和融合模块组成,通过边缘算子提取出的边缘细节补充去噪结果缺失的边缘细节信息,得到更真实、边缘增强的去噪结果。实验结果表明:该方法在视觉效果和定量指标均优于相关的图像去噪算法,能够生成边缘锐利、细节特征更多的图像。其次,针对FCDnet网络中边缘提取模块容易将某些噪点误判为边界,会造成信息冗余等问题,本文在其基础上提出一种改进算法——基于双卷积神经网络的边缘增强图像去噪算法（Fusing Edge-information in image Denoising,FEDnets）。FCDnet边缘提取功能是由传统边缘算子实现,而FEDnets提出一种具有抗噪功能的卷积神经网络作为边缘提取模块,其能够不受噪声干扰地从带噪声图像中提取线条连贯、细节较多的边缘细节。实验结果表明:由FEDnets得到的具备边缘细节的去噪图像进一步地提高了图像质量和评价指标。最后,从边缘保真角度出发,提出一种基于语义感知的新型图像去噪算法框架（Edge Guided Denoising Network,EGDnet）。算法由基准去噪模块和基于多尺度特征融合的边缘提取模块组成。首先,采用多特征边缘提取模块对去噪模块产生的结果提取边缘细节。进而,通过多层次融合边缘损失代价的最小化,反向优化去噪模块性能,引导去噪过程生成具有更多边缘细节信息和纹理特征的图像。实验结果表明:该算法在主观视觉上和客观指标上均有良好地效果。与FEDnets相比,虽然指标略低,但是视觉效果提升较为明显,且网络框架通用性更强。
郭四稳,陈伟津[7]（2011）在《基于多层次模糊增强的图像边缘检测》文中研究表明在图像边缘检测中,往往需要提取不同灰度层次的边缘,而图像的边缘通常具有不确定性.多层次模糊增强可以较为有效地确定图像的边缘,使得不确定的边缘变成确定.对于多层次模糊增强,各层次灰度级的选取直接关系到边缘提取的有效性.文章提出的算法可以有效地确定图像各层次灰度级.
张桂峰[8]（2010）在《粒度理论下的多尺度遥感影像分割》文中认为高空间分辨率遥感技术的发展在给遥感应用带来机遇的同时也带来了挑战,传统基于像素的影像分析方法局限性日益凸显。面向对象遥感影像分析技术在消除椒盐噪声、处理空间关系方面具有极大的优势,已成为当前发展趋势。在面向对象的遥感影像分析技术中,一个非常关键的技术就是影像分割。高分辨率遥感影像上,地物种类众多,且呈现层次性、结构化特征。为从多角度、多层次分析与理解地学现象,需要利用不同尺度的分割结果进行分析。但是,目前已有的大部分多尺度分割算法对高分辨率遥感影像的针对性不够,并且各层信息难以传递。鉴于此,论文将粒度理论里的粒度合成及粒度分层技术引入到高分辨率遥感影像分割过程中来,力图探索一条高分辨率遥感影像多尺度分割的有效途径。论文从遥感影像所反映地物的多尺度特性出发,结合粒度合成及粒度分层技术,对粒度概念下的高空间分辨率遥感影像多尺度分割做出了一些理论探讨、算法设计和实验分析工作,主要内容如下：（1）提出了一种嵌入边缘信息区域自适应的标记分水岭高分辨率遥感影像分割方法。该方法通过阈值分割方法从梯度影像上提取标记影像,且阈值通过区域自适应方法进行确定。对于每一像素,阈值由局部区域梯度分布及影像直方图的分位数共同决定。区域自适应的阈值生成方法保证了纹理丰富区域阈值高,而光谱变化平缓的区域阈值低。此方法生成的标记影像更符合实际情况。嵌入置信度的边缘提取方法一定程度上可提取弱边缘,且边缘定位精度高。利用其修改梯度影像,使得边缘上点最后被浸没到,成为对象边界。（2）提出了两种标记分水岭多尺度影像分割方法：基于尺度空间和基于Mumford-Shah模型的多尺度影像分割方法。基于尺度空间的方法利用标记分水岭方法分割尺度空间中多个尺度的影像,从而获得多尺度的分割结果。同时以尺度空间为基础,建立多尺度分割与多尺度边缘提取间的尺度联系,将同一尺度影像上提取的边缘引入到标记分水岭分割过程中。基于Mumford-Shah模型的标记分水岭尺度化方法以标记分水岭方法所得同质斑块为基元,通过不断合并合并代价最低的相邻斑块来实现Mumford-Shah函数的最小化。以区域拟合误差与相邻斑块公共边长度的比值来定义合并代价,其间边缘信息的引入,使得公共边与边缘重叠度高的相邻斑块被合并概率降低。（3）提出了基于分割结果评价的尺度选择方法。以分类样本为参考数据,利用分割结果评价方法评价各尺度分割结果的吻合程度,以选择各类地物的最佳分割尺度。分类样本反映了分类目的,因此,由此方法选择的尺度更能符合分类目。另外,遥感影像地物种类众多且固有尺度不尽相同,这也决定了需要选择出多个最合适分割尺度。考虑到同一地表覆盖类型内地物尺度相似,因此可以为每一种地表覆盖类型选择出一个最合适的分割尺度。对于某一地表覆盖类型,尺度选择时以该地表覆盖类型的样本数据为参考数据。（4）提出了两种尺度综合理论与方法：基于粒度分层技术和基于粒度合成技术。基于粒度分层技术的尺度综合方法将影像分割过程分为两个层次：粗分割与细分割。粗分割将影像按地表覆盖类型划分为多个大的影像斑块,细分割则将每个大的斑块细分,细分所用尺度依据斑块所属地表覆盖类型确定。基于粒度合成的尺度综合方法利用尺度选择技术为每一地表覆盖类型选择一个最佳尺度的分割结果,形成中间粒度空间,并利用拓扑结构合成技术完成粒度空间的合成,最终实现尺度综合。论文的主要创新点在于：（1）提出了两种标记分水岭多尺度分割方法：基于尺度空间的以及基于Mumford-Shah式的。基于尺度空间的标记分水岭多尺度分割方法以尺度空间为基础,建立了多尺度边缘提取与多尺度影像分割间的尺度联系,每个尺度影像分割时引入对应尺度的边缘信息。基于Mumford-Shah式的标记分水岭多尺度分割方法,以标记分水岭方法所得同质斑块为基元并引入边缘信息,可消除大量小面积斑块及提高边界定位精度。（2）提出了基于分割结果评价的尺度选择技术。以分割评价结果为标准进行尺度选择,而分割质量体现了分割结果与样本数据的符合程度,因此该尺度选择方法所得尺度能更好的符合应用目的。（3）提出了两种尺度综合理论和方法：基于粒度分层理论及基于粒度合成理论。基于粒度分层的尺度综合方法利用分层方法来分割遥感影像,利用上一层获得的信息指导下一层分割尺度的选择,实现了信息在不同层之间的传递,同时实现了多个尺度分割结果的综合。基于粒度合成的尺度综合方法将不同尺度的分割结果综合,最终分割结果中综合了多个尺度的影像斑块。该方法将多维任务分解为多个一维任务然后进行综合,提高分割效率和减小分割难度。本文将粒度概念引入到高空间分辨率遥感影像分割过程中,实验与分析表明,本文所提方法能自适应的为包含不同类型地物的影像、不同分类目的提供满足分类要求的分割结果,具有良好的可行性与有效性。尚需进一步研究的问题：（1）研究能依据地表覆盖类型自动确定尺度选择中的分割结果度量标准与方法,增强尺度选择技术的自适应性。（2）研究不同地物类型对应分割尺度之间的差异,将地物划分为更多地表覆盖类型,使得同一地表覆盖类型中的地物分割尺度更为接近。（3）在基于粒度分层技术的尺度综合里,充分利用上一层分割中获得信息（如斑块的破碎度）进行尺度选择,提高分割效率。（4）研究每种地表覆盖类型最佳分割特征与分割方法,并利用不同特征与方法来获取每种地表覆盖类型的最适合的分割结果。
张倩宜[9]（2009）在《清代皇家古建筑彩画图谱库的研究》文中指出彩画是中国传统木结构建筑的一种装饰艺术,具有两千多年悠久的历史,体现了中华民族深厚传统文化的优秀底蕴。然而国内外对于清代皇家古建筑彩画的研究还非常有限,因此,对建筑彩画进行数字化的修复及存储会更加有利于对彩画艺术的研究和保护工作。本文对以数码照片为基础的彩画小样进行边缘修复,生成相应的彩画线描图,进而对彩画的边缘轮廓进行编辑,得到理想的边缘轮廓图,建立彩画图谱库,为彩画的研究及修复提供原始资料及依据。本文研究的主要内容包括:第一,彩画小样的预处理。本文分别对彩画小样进行了增大对比度,小区域背景修复、灰度变换和噪声去除四大方面的预处理工作。在对彩画小样增大对比度后,针对彩画背景的破损与否,判断是否要进行小区域背景的修复。针对彩画的破损程度不同,提出了改进的中值高斯滤波和频域高通滤波两种方法。第二,基于模糊增强的canny边缘提取。本文通过对经典Pal.King模糊算法的分析,结合其缺点和本课题的需求,提出了全局模糊增强和分区域模糊增强相结合的方式,最后再对增强后的图像进行canny边缘提取。文中详细描述了全局模糊增强和分区域模糊增强的方法。第三,基于像素跟踪的优化矢量化,将其矢量化结果存储为DXF格式文件,建立彩画的图谱库。本文详细描述了基于像素跟踪的矢量化过程,并对其进行一系列的优化操作,其最终效果得到了很大的改善。实验表明,本文所采用的方法能够获得彩画小样的相应边界轮廓,并且可以在一些编辑软件中通过对关键控制点的操作,得到最终理想的彩画线描图,从而建立一个完善精确的图谱库。
石振刚[10]（2009）在《基于模糊逻辑的图像处理算法研究》文中研究说明本文首先概要地介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、基本方法以及它们在实际中的应用；然后介绍了模糊数学理论的基本概念与基本理论；在此基础上提出了一些基于模糊逻辑的图像处理新方法和新思想,并取得了良好的效果。主要包括以下六个方面内容：第一,为克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失,使图像变模糊的缺陷,本文第三章提出一种基于模糊逻辑的图像去噪算法。该算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,为更好地保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM（maximum-minimum exclusive median）算法对噪声像素点的灰度值进行估计。最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原。仿真实验表明,与其它改进中值滤波算法相比该算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果。第二,在研究图像噪声过滤时,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像边缘和重要的细节信息,本文第四章将模糊逻辑思想与Perona-Malik方法相结合,提出了一种对噪声图像更有效更有适应性的基于模糊逻辑的偏微分方程去噪算法。该算法把PM方法中扩散方程的扩散系数看作像素梯度对于图像平滑区域的模糊隶属度函数,并通过定义合理的模糊隶属度函数,使得对不同的像素梯度大小采用不同的扩散系数。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,能更好地保持图像的边缘细节,具有较好的处理效果。第三,本文第五章将粒子群优化算法与模糊C—均值聚类算法相结合,应用于图像边缘检测,以期解决标准FCM算法在图像边缘检测中对初始值敏感及容易陷入局部极小的两大缺陷。首先,基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息的特征向量,将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点灰度值处理后构成其边缘点信息特征向量,形成具有三维特征的数据集,然后对这个数据集应用粒子群模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的。仿真实验表明,此算法具有良好的抗噪性能,能够得到较好的边缘效果,提高了边缘定位的精度。第四,本文第六章在分析Pal模糊边缘提取算法的基础上,为克服Pal算法图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息损失且没有做抑噪处理的缺陷,提出一种新的基于模糊增强的图像边缘提取算法。新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算子,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷,取得了优于基于传统Pal算法进行图像边缘提取的效果。第五,在第七章为确定图像分割的最佳阈值,本文提出了一种新的有效的图像阈值分割方法。该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息。然后,采用自适应粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。将新算法应用于图像分割中,取得了优于现有大多数阈值分割算法的效果。第六,本文第八章提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法首先给出模糊连通度定义。然后,采用图像划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则,计算图像划分测度时采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于像素的权值矩阵来描述图像中各像素之间的关系,从而减少算法实现的复杂性,提高算法运算速度。仿真实验结果表明：与现有大多数模糊阈值分割方法相比,本章提出的方法更具优越性。
二、图像的多层次模糊增强与边缘提取（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、图像的多层次模糊增强与边缘提取（论文提纲范文）
（1）基于PCNN的地震图像边界定位与追踪（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地震图像边缘提取方法研究现状 |
| 1.2.2 PCNN研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 图像边界提取方法研究 |
| 2.1 边缘检测定位概述 |
| 2.2 像素级边缘定位算法 |
| 2.2.1 Roberts算子 |
| 2.2.2 Prewitt算子 |
| 2.2.3 Sobel算子 |
| 2.2.4 Laplacian算子 |
| 2.2.5 Lo G算子 |
| 2.2.6 Canny算子 |
| 2.3 亚像素级边缘定位方法 |
| 2.3.1 亚像素边缘检测概述 |
| 2.3.2 亚像素定位原理 |
| 2.3.3 基于矩方法的边缘定位算法 |
| 2.4 PCNN介绍 |
| 2.4.1 PCNN同步脉冲输出特性 |
| 2.4.2 PCNN脉冲波传播特性 |
| 2.4.3 PCNN边缘检测定位原理 |
| 2.5 图像边界追踪方法研究 |
| 2.5.1 爬虫法 |
| 2.5.2 光栅扫描法 |
| 2.5.3 八邻域边界追踪算法 |
| 2.5.4 边界追踪方法问题总结 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 PCNN地震图像边界定位方法研究 |
| 3.1 地震图像预处理 |
| 3.1.1 相干切片图像去噪 |
| 3.1.2 相干切片图像增强和二值化 |
| 3.2 PCNN模型分析 |
| 3.3 改进PCNN模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 改进PCNN地震图像边界定位方法研究 |
| 4.1 基于灰度空间矩的PCNN内部连接权矩阵确定 |
| 4.2 PCNN参数分析 |
| 4.2.1 链接强度系数分析 |
| 4.2.2 阈值系数分析 |
| 4.3 启发式算法优化PCNN参数 |
| 4.3.1 蚁群算法寻优策略 |
| 4.3.2 适应度函数确定 |
| 4.3.3 蚁群算法优化PCNN参数算法流程 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 仿真实验分析 |
| 4.4.2 综合评价分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 地震图像边界追踪方法研究 |
| 5.1 图像的数据结构分析 |
| 5.1.1 图像的拓扑结构 |
| 5.1.2 图像链码 |
| 5.2 地震图像边界追踪方法研究分析 |
| 5.3 地震图像边界追踪算法流程 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）基于改进HED网络的地震图像边缘检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 边缘检测技术研究现状 |
| 1.2.1 早期边缘检测方法 |
| 1.2.2 基于深度学习的边缘检测方法 |
| 1.3 边缘检测技术在地震勘探资料处理中的研究现状 |
| 1.4 地震图像边缘检测的难点 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.6 本文的结构安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 边缘检测 |
| 2.2 检测方法 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积层 |
| 2.3.2 池化层 |
| 2.3.3 全连接层 |
| 2.3.4 分类器 |
| 2.4 基于卷积神经网络的边缘检测 |
| 2.4.1 CNN网络架构 |
| 2.4.2 基于CNN的边缘检测器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 改进HED网络边缘检测方法研究 |
| 3.1 HED网络 |
| 3.1.1 模型结构 |
| 3.1.2 算法结构 |
| 3.1.3 损失函数 |
| 3.2 HED网络的优缺点分析 |
| 3.3 改进HED网络 |
| 3.3.1 HED网络模型的优化 |
| 3.3.2 HED网络损失函数的优化 |
| 3.4 实验测试过程 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 评价标准 |
| 3.4.3 模型训练 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 优化验证 |
| 3.5.2 合理性探究 |
| 3.5.3 效果展示 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 改进HED网络在地震图像上的边缘检测方法研究 |
| 4.1 地震图像预处理 |
| 4.1.1 图像灰度化 |
| 4.1.2 图像噪声 |
| 4.1.3 图像滤波 |
| 4.2 边缘响应融合 |
| 4.2.1 匹配滤波 |
| 4.2.2 OTSU |
| 4.3 地震图像边缘检测实验结果及分析 |
| 4.3.1 定量分析 |
| 4.3.2 传统边缘检测算法在地震图像上的边缘检测 |
| 4.3.3 HED网络在地震图像上的边缘检测 |
| 4.3.4 改进HED网络在地震图像上的边缘检测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）海洋溢油及其扩散边缘的监测分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 国内海洋溢油事故概况和统计 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.3.1 国外研究概况 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的创新点和结构安排 |
| 1.4.1 研究的创新点 |
| 1.4.2 论文的结构安排 |
| 第二章 海洋溢油扩散边缘提取 |
| 2.1 图像预处理 |
| 2.1.1 灰度变换 |
| 2.1.2 滤波去噪 |
| 2.1.3 频域滤波增强 |
| 2.2 溢油图像边缘处理算法的实验比较 |
| 2.3 Canny边缘检测算法步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Vague集的相关理论 |
| 3.1 Vague集的概念与性质 |
| 3.2 单值数据转化Vague值 |
| 3.3 Vague集(值)之间的相似度计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 Vague集理论在溢油处理中的应用 |
| 4.1 方法的计算过程和步骤 |
| 4.1.1 过程描述 |
| 4.1.2 基本计算步骤 |
| 4.2 溢油区域边缘点集的采集与数据设定 |
| 4.2.1 轮廓点的提取 |
| 4.2.2 距离计算 |
| 4.3 计算Vague值之间的相似度 |
| 4.3.1 距离单值转化Vague值 |
| 4.3.2 距离Vague值相似度计算 |
| 4.3.3 判断溢油区域对目标点影响度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 溢油边缘监测分析的GUI界面设计 |
| 5.1 GUI的设计环境 |
| 5.2 GUI界面设计 |
| 5.3 溢油边缘实验计算及其分析 |
| 5.3.1 固定时刻点的溢油区域实验计算及其分析 |
| 5.3.2 不同时刻的实验计算及其分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表的学术论文及研究成果 |
（4）基于边缘信息和注意力特征融合的图像去模糊网络的研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 自然图像去模糊的研究现状 |
| 1.2.1 传统的图像去模糊方法 |
| 1.2.2 基于深度学习的图像去模糊方法 |
| 1.3 本文选题和研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 理论知识介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 边缘检测算法 |
| 2.2.1 微分算子法 |
| 2.2.2 最优算子法 |
| 2.3 常用的神经网络结构 |
| 2.3.1 残差块 |
| 2.3.2 多尺度结构 |
| 2.3.3 注意力机制 |
| 2.3.4 U-Net结构 |
| 2.4 去模糊经典网络结构 |
| 2.4.1 DMPHN网络结构 |
| 2.4.2 区域自适应密集网络 |
| 2.4.3 尺度参数共享策略和Nest连接 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于边缘信息和注意力的神经网络 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 对于边缘先验的分析 |
| 3.3 相位一致性边缘提取 |
| 3.4 自适应边缘注意力提升网络 |
| 3.5 自适应注意力融合模块 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 实验结果与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验参数 |
| 4.3 数据集 |
| 4.4 评价指标 |
| 4.5 和其他方法的定量对比 |
| 4.6 和其他方法的定性对比 |
| 4.7 消融实验 |
| 4.8 特征增强分支分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 |
| 致谢 |
（5）遮挡边缘提取算法及其在图像深度次序推理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于边缘型遮挡边缘提取算法的深度推理算法研究现状 |
| 1.2.2 基于像素型遮挡边缘提取算法的深度推理算法研究现状 |
| 1.3 研究内容和创新性 |
| 1.3.1 基于边缘型遮挡边缘提取算法的深度次序推理研究内容 |
| 1.3.2 基于像素型遮挡边缘提取网络的深度推理算法研究内容 |
| 1.4 组织架构 |
| 第二章 遮挡边缘提取算法和深度次序推理算法的相关工作介绍 |
| 2.1 遮挡边缘表示方法 |
| 2.1.1 边缘型遮挡表示法 |
| 2.1.2 像素型遮挡表示法 |
| 2.2 自适应遮挡边缘提取算法的相关算法 |
| 2.2.1 DRW超像素分割算法简介 |
| 2.2.2 AdaBoost及代价敏感型boosting分类算法简介 |
| 2.3 遮挡边缘提取网络相关介绍 |
| 2.4 深度次序推理算法简介 |
| 2.4.1 基于边缘型遮挡表示的深度次序推理算法 |
| 2.4.2 基于像素型遮挡表示的深度次序推理算法 |
| 第三章 基于边缘型遮挡边缘提取算法的深度次序推理算法研究 |
| 3.1 自适应DRW超像素分割算法 |
| 3.1.1 自适应种子点初始化 |
| 3.1.2 自适应的随机游走权重约束 |
| 3.1.3 随机游走形状约束 |
| 3.2 遮挡特征与不平衡分类算法 |
| 3.2.1 优化遮挡特征计算 |
| 3.2.2 自适应AdaCost的代价定义与模型定义 |
| 3.2.3 自适应AdaCost原理求解证明与有效性分析 |
| 3.3 边缘型自适应遮挡边缘提取算法分析与深度次序推理算法框架 |
| 3.3.1 自适应DRW分割算法分析 |
| 3.3.2 遮挡关系判断算法分析 |
| 3.3.3 基于边缘型自适应遮挡边缘提取算法的深度次序推理算法框架 |
| 3.4 实验与验证 |
| 3.4.1 自适应DRW算法的定性与定量比较 |
| 3.4.2 自适应AdaCo st算法的定性与定量比较 |
| 3.4.3 深度次序推理结果的定性与定量比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于像素型遮挡边缘提取算法的深度次序推理算法研究 |
| 4.1 像素型遮挡边缘提取网络的问题建模与分析 |
| 4.2 边缘方向交互的像素型遮挡边缘提取网络(MBOONet) |
| 4.2.1 边缘检测任务分析与模型建立 |
| 4.2.2 像素型遮挡边缘提取网络MBOONet的网络结构 |
| 4.2.3 像素型遮挡边缘提取网络MBOONet的网络模块 |
| 4.3 像素型遮挡边缘提取网络分析和深度次序推理算法框架 |
| 4.3.1 像素型遮挡边缘提取网络MBOONet的有效性分析 |
| 4.3.2 基于像素型遮挡边缘提取网络MBOONet的深度次序推理算法框架 |
| 4.4 实验与验证 |
| 4.4.1 定量评价 |
| 4.4.2 定性评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）基于卷积神经网络的图像去噪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 相关模型和技术 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 卷积神经网络层结构 |
| 2.1.2 典型卷积神经网络模型 |
| 2.2 噪声模型 |
| 2.2.1 高斯白噪声 |
| 2.2.2 散粒噪声 |
| 2.2.3 椒盐噪声 |
| 2.3 图像去噪相关算法 |
| 2.3.1 数据处理方向 |
| 2.3.2 网络架构方向 |
| 2.3.3 先验信息方向 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于卷积神经网络的边缘增强图像去噪算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 整体框架 |
| 3.2.1 去噪模块 |
| 3.2.2 Canny边缘提取模块 |
| 3.2.3 融合模块 |
| 3.3 网络训练 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 损失函数 |
| 3.3.3 训练策略 |
| 3.3.4 参数设置 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 评价标准 |
| 3.4.2 定量分析 |
| 3.4.3 主观分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于双卷积神经网络的边缘增强图像去噪算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整体框架 |
| 4.3 网络训练 |
| 4.3.1 损失函数 |
| 4.3.2 训练策略 |
| 4.3.3 参数设置 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 定量分析 |
| 4.4.2 主观分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于卷积神经网络的边缘保真图像去噪算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 整体架构 |
| 5.2.1 边缘模块 |
| 5.2.2 工作流程 |
| 5.3 网络训练 |
| 5.3.1 损失函数 |
| 5.3.2 训练策略 |
| 5.3.3 参数设置 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.4.1 定量分析 |
| 5.4.2 主观分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于多层次模糊增强的图像边缘检测（论文提纲范文）
| 1 单层次模糊增强 |
| 2 多层次模糊增强 |
| 2.1 多层次模糊增强算法 |
| 2.2 增强图像的边缘提取 |
| 2.3 图像边缘附近灰度信息提取 |
| 3 实验结果及分析 |
| 4 结 论 |
（8）粒度理论下的多尺度遥感影像分割（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 面向对象遥感影像处理技术的研究现状 |
| 1.2.2 影像分割技术的研究现状 |
| 1.2.3 粒度理论下影像分割的研究现状和趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织 |
| 第二章 基于尺度空间的多尺度线特征提取 |
| 2.1 尺度概述 |
| 2.2 尺度空间 |
| 2.2.1 线性尺度空间 |
| 2.2.2 非线性尺度空间 |
| 2.3 基于尺度空间的遥感影像的多尺度表示 |
| 2.3.1 基于线性尺度空间的遥感影像多尺度表达 |
| 2.3.2 基于非线性尺度空间的遥感影像多尺度表达 |
| 2.4 边缘提取 |
| 2.4.1 基于一阶导数的边缘检测算子 |
| 2.4.2 基于二阶导数的边缘检测算子 |
| 2.4.3 Canny边缘检测算子 |
| 2.5 嵌入置信度的多尺度边缘提取 |
| 2.5.1 Canny边缘检测算子中嵌入置信度 |
| 2.5.2 嵌入置信度边缘检测方法的多尺度改造 |
| 2.6 实验与分析 |
| 2.6.1 影像的多尺度表达 |
| 2.6.2 尺度因子对边缘提取的影响 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 多尺度分水岭影像分割 |
| 3.1 图像分割概念及粒度原理 |
| 3.2 分水岭影像分割方法 |
| 3.2.1 连续域的分水岭变换 |
| 3.2.2 离散域分水岭变换 |
| 3.3 基于区域自适应的标记分水岭影像分割 |
| 3.3.1 标记分水岭影像分割 |
| 3.3.2 区域自适应的标记影像自动提取 |
| 3.3.3 影像标记 |
| 3.4 基于尺度空间的多尺度标记分水岭分割 |
| 3.4.1 概述 |
| 3.4.2 标记分水岭中边缘信息的引入 |
| 3.4.3 多尺度标记分水岭算法 |
| 3.5 基于基元合并的多尺度标记分水岭分割 |
| 3.5.1 Mumford-Shah函数 |
| 3.5.2 基于M-S函数的基元合并 |
| 3.5.3 基于M-S模型的基元合并算法实现与优化 |
| 3.6 实验与分析 |
| 3.6.1 嵌入边缘信息的标记分水岭影像分割 |
| 3.6.2 基于尺度空间的多尺度标记分水岭分割 |
| 3.6.3 基于基元合并的多尺度标记分水岭分割 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 地表覆盖类型与分割尺度 |
| 4.1 地表覆盖类型与分割尺度的关系 |
| 4.2 地表覆盖类型划分 |
| 4.2.1 地表覆盖及其类型 |
| 4.2.2 地表覆盖类型划分技术框架 |
| 4.3 基元特征提取 |
| 4.3.1 基元光谱特征 |
| 4.3.2 基元谱段组合特征 |
| 4.3.3 基元纹理特征 |
| 4.3.4 基元空间关系特征 |
| 4.4 地表覆盖类型划分规则提取 |
| 4.4.1 常见地物特征响应 |
| 4.4.2 地表覆盖类型可区分性分析 |
| 4.4.3 地表覆盖类型分层划分 |
| 4.5 划分结果后处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于粒度理论的尺度综合 |
| 5.1 基于粒度理论的尺度综合原理 |
| 5.1.1 基于粒度分层技术的尺度综合 |
| 5.1.2 基于粒度合成技术的综合 |
| 5.2 基于分割结果评价的尺度选择 |
| 5.2.1 局部最优匹配法 |
| 5.2.2 差异度量 |
| 5.2.3 尺度选择 |
| 5.3 基于粒度合成技术的高分辨率遥感影像分割 |
| 5.3.1 基于粒度合成技术的影像分割技术 |
| 5.3.2 多光谱影像梯度计算及尺度选择 |
| 5.3.3 基于粒度综合技术的影像分割流程 |
| 5.4 基于粒度分层技术的高分辨率遥感影像分割 |
| 5.4.1 基于粒度分层技术的影像分割技术 |
| 5.4.2 波段权重设置与尺度参数训练 |
| 5.4.3 基于粒度分层的影像分割流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实验及分析 |
| 6.1 实验数据说明 |
| 6.2 地表覆盖类型划分 |
| 6.3 基于粒度合成理论的多尺度影像分割 |
| 6.4 基于粒度分层理论的多尺度影像分割 |
| 6.5 结合规则的最近邻法的分类 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作与贡献 |
| 7.2 将来的研究工作与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和科研情况 |
| 一、发表论文情况 |
| 二、主要参加项目 |
| 致谢 |
（9）清代皇家古建筑彩画图谱库的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 清代皇家古建筑彩画分类及其图谱库的建立 |
| 1.2.1 彩画分类 |
| 1.2.2 图谱库的建立 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 图像边缘检测 |
| 1.3.2 图像矢量化 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 图像边缘提取及矢量化相关技术 |
| 2.1 图像边缘检测 |
| 2.1.1 图像边缘定义 |
| 2.1.2 图像边缘特征 |
| 2.1.3 图像边缘检测 |
| 2.2 图形矢量化技术 |
| 2.2.1 矢量化 |
| 2.2.2 矢量化技术 |
| 2.3 本文中使用的方法 |
| 第三章 基于模糊增强的canny边缘提取 |
| 3.1 增大对比度 |
| 3.2 交互式小区域背景修复 |
| 3.3 图像的噪声去除 |
| 3.3.1 噪声的定义及分类 |
| 3.3.2 改进的中值高斯滤波 |
| 3.3.3 频域高通滤波 |
| 3.4 基于模糊增强的canny 边缘检测 |
| 3.4.1 Pal.King 模糊边缘检测算法 |
| 3.4.2 本文采用的模糊增强方法 |
| 3.5 实验效果图对比 |
| 第四章 矢量化过程及图谱库的建立 |
| 4.1 基于细化的矢量化方法 |
| 4.1.1 Deutsch 细化算法 |
| 4.1.2 Zhang 快速并行算法 |
| 4.1.3 矢量化结果 |
| 4.2 基于像素跟踪的优化矢量化方法 |
| 4.2.1 边缘轮廓处理 |
| 4.2.2 关键点的自动跟踪 |
| 4.2.3 边界轮廓拟合 |
| 4.2.4 优化操作 |
| 4.2.5 矢量化结果 |
| 4.3 图谱库的建立 |
| 第五章 总结与未来展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）基于模糊逻辑的图像处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文研究的背景 |
| 1.2 基于模糊逻辑的图像处理方法研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第2章 数字图像处理与模糊数学基础 |
| 2.1 数字图像处理基础 |
| 2.1.1 图像的概念与分类 |
| 2.1.2 数字图像的概念 |
| 2.1.3 数字图像处理的基本原理 |
| 2.1.4 数字图像处理的内容 |
| 2.2 模糊数学基础 |
| 2.2.1 模糊集的基本概念 |
| 2.2.2 几种常用的模糊分布 |
| 2.2.3 模糊熵 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 基于模糊逻辑的图像滤波算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像滤波的基本方法 |
| 3.2.1 线性低通滤波 |
| 3.2.2 中值滤波 |
| 3.3 基于模糊逻辑的图像滤波算法 |
| 3.3.1 脉冲噪声点检测算法 |
| 3.3.2 噪声像素点灰度值复原 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于模糊逻辑的偏微分方程去噪算法 |
| 4.1 传统PM算法及其缺陷 |
| 4.2 模糊熵定义 |
| 4.3 基于粒子群优化算法确定扩散系数阈值参数 |
| 4.3.1 粒子群优化算法的基本思想 |
| 4.3.2 原始粒子群优化算法原理 |
| 4.3.3 标准粒子群优化算法原理 |
| 4.3.4 标准粒子群优化算法流程 |
| 4.3.5 粒子群优化算法的参数设置 |
| 4.4 基于模糊逻辑的偏微分方程去噪算法步骤描述 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于粒子群模糊聚类的边缘检测算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 边缘检测的基本概念和方法 |
| 5.2.1 边缘检测的基本概念 |
| 5.2.2 边缘检测的基本方法 |
| 5.3 图像边缘点特征向量定义 |
| 5.3.1 邻域一致性分量 |
| 5.3.2 结构性分量 |
| 5.3.3 方向性分量 |
| 5.4 基于粒子群模糊聚类的边缘检测算法 |
| 5.4.1 模糊C-均值算法(FCM算法) |
| 5.4.2 基于粒子群算法的模糊聚类 |
| 5.4.3 基于粒子群模糊聚类的边缘检测算法 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 图像边缘检测客观评价实验 |
| 5.5.2 实际图像的边缘检测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于模糊增强的图像边缘检测算法 |
| 6.1 传统单层次模糊增强算法及其缺陷 |
| 6.2 Pal算法的发展与改进 |
| 6.2.1 模糊增强阈值的自适应选取 |
| 6.2.2 改进的单层次模糊增强算法 |
| 6.3 改进的图像多层次模糊增强边缘提取算法 |
| 6.3.1 基于模糊熵选取阈值参数 |
| 6.3.2 基于改进模糊算子的图像增强 |
| 6.3.3 增强图像的边缘提取 |
| 6.4 实验结果与分析 |
| 6.4.1 模糊增强效果的评价 |
| 6.4.2 实验结果与分析 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 基于模糊逻辑的图像阈值分割算法 |
| 7.1 图像分割的基本方法 |
| 7.1.1 阈值分割法 |
| 7.1.2 基于边缘的分割方法 |
| 7.1.3 区域生长法 |
| 7.1.4 交互式图像分割法 |
| 7.2 最大熵准则及新模糊熵定义 |
| 7.2.1 最大熵准则及传统模糊熵分析 |
| 7.2.2 定义新的模糊熵 |
| 7.3 基于自适应粒子群优化算法确定最佳分割阈值 |
| 7.3.1 PSO算法早熟收敛现象分析 |
| 7.3.2 PSO算法种群多样性测度方法 |
| 7.3.3 惯性权重的自适应调整 |
| 7.3.4 自适应变异及惯性权重的多样性调整 |
| 7.3.5 APSO算法流程 |
| 7.3.6 隶属函数参数及最佳分割阈值的确定 |
| 7.4 实验结果与分析 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 基于模糊连通度的图像阈值分割算法 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 模糊连通度定义 |
| 8.3 基于模糊连通度的图像阈值分割算法 |
| 8.4 实验结果分析与比较 |
| 8.5 小结 |
| 第9章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间所做工作 |
四、图像的多层次模糊增强与边缘提取（论文参考文献）
- [1]基于PCNN的地震图像边界定位与追踪[D]. 常相伟. 西安石油大学, 2021(09)
- [2]基于改进HED网络的地震图像边缘检测方法研究[D]. 臧沙沙. 西安石油大学, 2021(09)
- [3]海洋溢油及其扩散边缘的监测分析与研究[D]. 王梦麒. 浙江海洋大学, 2021(02)
- [4]基于边缘信息和注意力特征融合的图像去模糊网络的研究与实现[D]. 赵亚峰. 黑龙江大学, 2021(09)
- [5]遮挡边缘提取算法及其在图像深度次序推理中的应用研究[D]. 叶丽珠. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]基于卷积神经网络的图像去噪算法研究[D]. 刘一畅. 北京工业大学, 2020(06)
- [7]基于多层次模糊增强的图像边缘检测[J]. 郭四稳,陈伟津. 广州大学学报(自然科学版), 2011(04)
- [8]粒度理论下的多尺度遥感影像分割[D]. 张桂峰. 武汉大学, 2010(10)
- [9]清代皇家古建筑彩画图谱库的研究[D]. 张倩宜. 天津大学, 2009(S2)
- [10]基于模糊逻辑的图像处理算法研究[D]. 石振刚. 东北大学, 2009(06)