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基于图像处理的光照不均铁路扣件状态检测

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 铁路图像检测的意义第11页
        1.1.2 铁路图像光照不均匀问题第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
        1.2.3 光照不均匀图像研究现状第14-16页
    1.3 本文的工作及内容安排第16-18页
        1.3.1 本文的主要研究工作第16-17页
        1.3.2 论文内容章节安排第17-18页
第2章 图像增强算法综述第18-31页
    2.1 引言第18页
    2.2 图像增强算法第18-29页
        2.2.1 直方图均衡化第19-22页
        2.2.2 Retinex算法第22-25页
        2.2.3 同态滤波算法第25-28页
        2.2.4 同态滤波算法与Retinex算法比较第28-29页
    2.3 算法比较第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于二维经验模态分解的铁路光照不均图像增强算法第31-50页
    3.1 引言第31页
    3.2 希尔伯特-黄理论与二维经验模态分解第31-34页
    3.3 二维经验模态分解第34-43页
        3.3.1 局部极值点选取第36-37页
        3.3.2 局部极值点包络面构造第37-41页
        3.3.3 边界效应问题处理第41-43页
    3.4 基于BEMD和直方图均衡化的铁路图像增强算法第43-47页
    3.5 结果分析第47-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第4章 扣件缺陷检测算法第50-63页
    4.1 引言第50页
    4.2 扣件区域定位第50-53页
    4.3 基于轮廓追踪的扣件边缘优化算法第53-60页
        4.3.1 图像的HOG特征第53-55页
        4.3.2 扣件的边缘HOG特征第55-57页
        4.3.3 扣件边缘轮廓优化第57-60页
    4.4 支持向量机分类第60-62页
    4.5 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文第70页

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