山 东 大 学 硕 士 学 位 论 文：图像边缘检测算法的研究本 文 分 为 七 个 部 分 。第一部分首先阐述了课题的研究背景、意义以 及该领域的发展现状；第二部分介绍了几种经典的边缘检测方法，给出 了这些方法的图像边缘检测结果，并且进行了相关的分析比较；第三部 分阐述了BP 神经网络的结构以及数学模型等相关知识；第四部分具体 介绍了一种新的基于统计向量和BP 神经网络的边缘检测方法；第五部 分介绍了一种有效的边缘细化算法，它可以对新方法得到的图像边缘进 一步处理以达到

采用对比度受限自适应直方图均衡对乳腺图像进行增强，有效地增强了乳腺图像中的细节，如钙化点、乳导管等组织；并通过对算法中相关参数研究， 得到应用于乳腺图像增强的参数优选值，以求获得较好的增强效果，为医师分析影像提供方便。通过与灰度直方图均衡的结果进行比较得出：对比度受限自适应直方图均衡为乳腺数字图像增强的有效方法， 在计算机辅助乳腺诊断方面有较高应用价值。-By contrast limited adaptive histogram equalization image of breast enh

图像的纹理分析；运用图像处理中相关知识写的图像的纹理分析系统，效果很不错-Image texture analysis use of image processing knowledge to write the image texture analysis system, the effect is very good

基于阴影形成的原理及阴影区域的特点，研究阴影区域的特征表示方法； 基于阴影区域特征设计或改进阴影检测方法，检测出户外图像中的阴影区域； 在检测出阴影区域的基础上，研究阴影去除方法； 编程实现相关方法并进行实验验证及分析。-Shadow detection and removal of single image