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数字图像处理技术在几何量精密测量中的应用研究

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

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