| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·表面粗糙度检测发展及现状 | 第8-9页 |
| ·课题主要研究内容 | 第9-11页 |
| ·课题研究重点难点和创新点 | 第11-12页 |
| ·本论文的内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 表面粗糙度与散斑 | 第14-20页 |
| ·表面粗糙度 | 第14-15页 |
| ·散斑理论 | 第15-17页 |
| ·散斑与表面粗糙度 | 第17-18页 |
| ·散斑与表面粗糙度的关系 | 第17页 |
| ·基于散斑测量表面粗糙度的方法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于CCD的散斑采集系统及图像处理方案概述 | 第20-27页 |
| ·基于CCD的散斑采集系统 | 第20-23页 |
| ·系统组成介绍 | 第21-23页 |
| ·本课题图像处理方案 | 第23-26页 |
| ·图像处理技术概述 | 第23-25页 |
| ·图像处理方案分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于质心的散斑图像截取 | 第27-35页 |
| ·图像的散斑区域定位 | 第27-32页 |
| ·散斑边缘检测 | 第28-29页 |
| ·图像二值化处理 | 第29页 |
| ·图像膨胀、填充及腐蚀处理 | 第29-31页 |
| ·图像的散斑区域及质心定位 | 第31-32页 |
| ·基于质心的散斑图像截取 | 第32-33页 |
| ·散斑图像截取结果分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第五章 散斑图像预处理 | 第35-41页 |
| ·基于自适应维纳滤波的散斑图像滤波 | 第35-36页 |
| ·基于灰度变换和最大熵的散斑图像增强 | 第36-38页 |
| ·灰度变换增强 | 第37-38页 |
| ·最大熵对比增强直方图均衡化 | 第38页 |
| ·图像预处理试验结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 基于自相关和分形算法的散斑图像处理 | 第41-55页 |
| ·基于自相关的散斑图像统计特性与表面粗糙度关系分析 | 第41-44页 |
| ·自相关函数理论 | 第41-42页 |
| ·基于自相关的散斑图像统计特性及与表面粗糙度的关系分析 | 第42-44页 |
| ·基于分形算法的表面粗糙度参数提取 | 第44-52页 |
| ·分形几何理论 | 第45-46页 |
| ·分形理论在图像处理中的应用 | 第46-47页 |
| ·分形维数 | 第47-48页 |
| ·分形维数的测定方法介绍 | 第48-52页 |
| ·基于分形维数的表面粗糙度参数提取 | 第52-53页 |
| ·与表面粗糙度相关的参数分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第七章 表面粗糙度函数曲线拟合 | 第55-60页 |
| ·粗糙度函数曲线拟合 | 第55-58页 |
| ·最小二乘理论 | 第56-57页 |
| ·最小二乘曲线拟合 | 第57-58页 |
| ·试验数据及结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第八章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者在攻读硕士学位期间学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
