图像薛定谔变换若干问题研究

摘要

本文介绍了图像的薛定谔变换定义，性质以及意义。研究了图像的薛定谔变换在图像处理与分析中的应用。主要内容如下：
　　 （1）探讨了图像薛定谔变换与尺度参数at的关系，通过大量的实验，得出它们之间为直线关系，并且直线的斜率受图像的形状、大小等因素的影响。
　　 （2）利用薛定谔变换提取图像中单个目标轮廓。首先，利用薛定谔变换确定粒子从一点运动到另一点概率，再利用最大概率方法和图像二分法提取了单个目标的目标轮廓。同时，本文还利用薛定谔变换实现了多目标轮廓的自动提取，首先利用薛定谔变换的性质和意义得到图像中所有目标的内部和外部区域，再通过寻找目标的内部和外部点集之间的最短距离点对提取多个目标的轮廓。最后讨论利用薛定谔变换提取目标轮廓的稳定性。
　　 （3）利用薛定谔变换的性质设计出了较为理想的边缘检测、图像增强及图像平滑滤波器。实验结果表明：既能准确地检测出图像的边缘，又没有增加图像的噪声；既能平滑图像，又能削弱噪音的干扰。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 课题来源

1.4 研究内容

第2章 图像的薛定谔变换

2.1 薛定谔变换

2.1.1 薛定谔变换的概念

2.1.2 薛定谔变换的性质

2.2 薛定谔变换的意义及作用

2.3 小结

第3章 薛定谔变换与尺度参数的关系

3.1 基本思想

3.2 实验结果

3.3 小结

第4章 基于图像薛定谔变换目标轮廓提取

4.1 目标轮廓提取方法

4.1.1 利用最大概率法提取目标轮廓

4.1.2 图像基于薛定谔变换的目标轮廓提取

4.2 图像多目标轮廓自动提取方法

4.2.1 目标内部与外部的区域分割方法

4.2.2 多目标轮廓提取自动算法

4.2.3 实验结果

4.3 薛定谔变换提取目标轮廓的稳定性

4.4 小结

第5章 利用图像的薛定谔变换构造滤波器

5.1 高通滤波器

5.1.1 利用薛定谔变换检测图像的边缘

5.1.2 边缘检测算法

5.1.3 实验结果

5.1.4 利用薛定谔变换增强图像边缘

5.2 低通滤波器

5.2.1 利用薛定谔变换平滑图像

5.2.2 图像平滑算法

5.2.3 实验结果

5.3 小结

总结

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

致谢