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第1章 引言1

1.1 课题研究背景1

1.2 课题研究意义2

第2章 基于演化思想的图像处理技术4

2.1 图像处理演化模型的基本思想4

2.2 演化模型的理论研究现状及应用6

2.2.1 Gauss尺度模型及相关性质6

2.2.2 非线性尺度模型12

2.3 水平集曲面的构造13

2.4 本章小结19

第3章 基于多尺度理论的图像去噪自适应算法研究21

3.1 引言21

3.2 偏微分方程去噪方法研究现状21

3.2.1 Perona-Malik方程23

3.2.2 Alvarez,Lions和Morel模型25

3.2.3 F.Catte模型25

3.2.4 林石算子26

3.3 自适应去噪算法分析27

3.3.1 各向异性扩散模型及其去噪原理27

3.3.2 图像质量评价方法27

3.3.3 本书改进的模型28

3.3.4 自适应算法构造28

3.3.5 自适应滤波中一种改进的结构相似度算法29

3.4 离散化法分析30

3.4.1 显式差分格式30

3.4.2 半隐格式31

3.4.3 高维差分格式32

3.4.4 改进模型的离散化32

3.5 仿真实验34

3.6 本章小结38

第4章 基于多尺度理论的图像特征分析39

4.1 引言39

4.2 突变理论相关概念及引理40

4.3 高斯尺度空间模型的标准形43

4.4 高斯尺度空间模型的分岔分析46

4.4.1 第一种标准形46

4.4.2 第二种标准形46

4.4.3 第三种标准形46

4.4.4 第四种标准形47

4.4.5 第五种标准形48

4.4.6 进一步分析49

4.5 高斯尺度空间理论的进一步研究与实验50

4.5.1 一维信号的高斯尺度空间50

4.5.2 二维信号的高斯尺度空间54

4.5.3 基于高斯尺度的过零点边缘检测55

4.6 本章小结59

第5章 基于多尺度理论的图像特征研究及应用60

5.1 引言60

5.2 基于高斯尺度空间模型分岔点的图像匹配方法60

5.2.1 高斯尺度空间模型分岔点60

5.2.2 基于分岔点的图像匹配算法65

5.2.3 实验结果分析66

5.3 基于多尺度空间理论的边缘检测算法探究68

5.3.1 基于模糊增强算法的单一尺度过零点边缘检测68

5.3.2 实验结果分析71

5.3.3 基于单一尺度的图像边缘检测算法的改进72

5.3.4 实验结果分析73

5.4 本章小结76

第6章 基于多尺度理论的图像骨架提取分析77

6.1 引言77

6.2 骨架提取的基本概念及相关方法77

6.3 骨架提取理论算法研究与详解78

6.3.1 Level Set模型78

6.3.2 曲率尺度空间理论79

6.3.3 快速行进法（FMM）80

6.3.4 基于Level Set模型与改进快速行进法的骨架提取算法81

6.4 应用实例85

6.4.1 实例描述85

6.4.2 实验方案86

6.4.3 实验结果与讨论86

6.5 本章小结88

结论89

参考文献90