摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-9页 |
第一章 引言 | 第9-16页 |
·论文的选题背景及研究意义 | 第9页 |
·数字图像处理技术概述 | 第9-12页 |
·数字图像处理技术所涉及的内容 | 第10-11页 |
·数字图像处理技术的应用领域 | 第11页 |
·数字图像处理技术所涉及的相关学科 | 第11-12页 |
·图像测量技术概述及发展趋势 | 第12-14页 |
·几何量计量与图像测量技术概述 | 第12-14页 |
·图像测量技术的发展趋势 | 第14页 |
·论文研究内容 | 第14-16页 |
第二章 经典图像边缘检测算法 | 第16-27页 |
·图像边缘的定义 | 第16页 |
·经典边缘检测的基本算法 | 第16-20页 |
·Roberts边缘检测算子 | 第17页 |
·Sobel边缘检测算子 | 第17-18页 |
·Prewitt边缘检测算子 | 第18-19页 |
·Laplace边缘检测算子 | 第19-20页 |
·LOG边缘检测算子 | 第20页 |
·经典边缘检测的实验结果 | 第20-21页 |
·数学形态学在边缘检测中的应用 | 第21-24页 |
·数学形态学基本运算方法 | 第21-23页 |
·数学形态学在边缘检测中的相关原理 | 第23-24页 |
·数学形态学边缘检测的实验结果 | 第24-25页 |
·小结 | 第25-27页 |
第三章 基于小波变换的图像消噪及多尺度边缘检测算法研究 | 第27-42页 |
·傅里叶变换到小波分析 | 第27-32页 |
·经典傅里叶变换 | 第27-30页 |
·短时傅里叶变换 | 第30页 |
·小波分析 | 第30-31页 |
·小波分析与傅里叶变换的比较 | 第31-32页 |
·小波变换的相关理论分析 | 第32-38页 |
·离散小波变换 | 第32-33页 |
·二进小波变换 | 第33-34页 |
·多尺度小波分析与Mallat算法 | 第34-36页 |
·小波基函数的选择 | 第36-38页 |
·小波变换在去噪方面的应用研究 | 第38-39页 |
·噪声的来源和分析 | 第38页 |
·小波去噪的机理 | 第38-39页 |
·基于小波变换的多尺度图像边缘检测实验结果 | 第39-41页 |
·原始采集图像分析 | 第39页 |
·多尺度小波分解 | 第39页 |
·小波系数处理 | 第39-40页 |
·多尺度小波重构 | 第40页 |
·频谱分析 | 第40-41页 |
·小结 | 第41-42页 |
第四章 亚像素细分算法研究 | 第42-59页 |
·像素坐标系和空间坐标系 | 第42-43页 |
·EasyGauge亚像素细分算法研究 | 第43-47页 |
·点定位 | 第43-44页 |
·峰值选择 | 第44-46页 |
·亚像素细分算法研究 | 第46-47页 |
·亚像素细分精度验证实验 | 第47-53页 |
·图像采集 | 第47-48页 |
·实验数据测量与分析 | 第48-50页 |
·亚像素精度验证 | 第50-51页 |
·测量重复性分析 | 第51-53页 |
·转位对测量结果的影响 | 第53-54页 |
·噪声对测量精度的影响 | 第54-57页 |
·原始图像构造 | 第54-55页 |
·数据测量与分析 | 第55-57页 |
·小结 | 第57-59页 |
第五章 实验研究与分析 | 第59-72页 |
·图像采集的硬件系统 | 第59页 |
·几何量测量系统的软件设计 | 第59-64页 |
·图像数据的读入与存取模块 | 第60-61页 |
·图像采集卡设置模块 | 第61页 |
·图像采集模块 | 第61-62页 |
·图像处理模块 | 第62-63页 |
·图像测量模块 | 第63-64页 |
·微小通孔测量实验 | 第64-66页 |
·图像采集 | 第64-65页 |
·实验数据获取及分析 | 第65-66页 |
·微小盲孔测量实验 | 第66-70页 |
·图像采集 | 第66页 |
·直接测量法 | 第66-67页 |
·小波处理算法 | 第67-68页 |
·改进镜头对测量结果的影响 | 第68-70页 |
·测量结果比较 | 第70-71页 |
·小结 | 第71-72页 |
第六章 总结和展望 | 第72-74页 |
·总结 | 第72页 |
·展望 | 第72-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-78页 |
研究生阶段发表的与课题相关的论文 | 第78页 |