| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 硬件系统简介 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 本章参考文献 | 第17-20页 |
| 第二章 纤维图像光照不均校正处理 | 第20-34页 |
| 2.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.2 均值滤波 | 第21页 |
| 2.3 特征点集合和标准偏差 | 第21-22页 |
| 2.4 一维高斯信号的离均差线性迭代 | 第22-26页 |
| 2.5 点光源图像的离均差线性迭代算法 | 第26页 |
| 2.6 图像评价标准 | 第26-28页 |
| 2.6.1 熵值法 | 第26-27页 |
| 2.6.2 PSNR | 第27-28页 |
| 2.7 实验结果及分析 | 第28-32页 |
| 2.8 本章小结 | 第32页 |
| 本章参考文献 | 第32-34页 |
| 第三章 纤维截面图像的预处理 | 第34-96页 |
| 3.1 边缘检测 | 第34-53页 |
| 3.1.1 问题的提出 | 第34-35页 |
| 3.1.2 自适应阈值 Canny 边缘检测 | 第35-44页 |
| 3.1.3 基于 B-Spline 插值的边缘检测 | 第44-53页 |
| 3.2 纤维掩码 | 第53-67页 |
| 3.2.1 问题的提出 | 第53页 |
| 3.2.2 背景填充法纤维截面掩码提取 | 第53-60页 |
| 3.2.3 二分法纤维边缘掩码提取 | 第60-67页 |
| 3.3 纤维截面分离 | 第67-83页 |
| 3.3.1 图像分割算法简介 | 第67页 |
| 3.3.2 欧氏距离变换基本概念 | 第67-69页 |
| 3.3.3 基于欧氏距离变换的分离算法 | 第69-72页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第72-83页 |
| 3.4 骨架提取 | 第83-91页 |
| 3.4.1 骨架提取概述 | 第83-84页 |
| 3.4.2 基本概念 | 第84-86页 |
| 3.4.3 中轴提取 | 第86-90页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第90-91页 |
| 3.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 本章参考文献 | 第92-96页 |
| 第四章 纤维截面特征参数提取 | 第96-114页 |
| 4.1 纤维截面特征参数研究 | 第97-101页 |
| 4.1.1 周长和面积 | 第98-99页 |
| 4.1.2 圆整度 | 第99-100页 |
| 4.1.3 掩码率 | 第100-101页 |
| 4.1.4 凹陷与角点 | 第101页 |
| 4.2 基于链码的纤维特征参数研究与提取 | 第101-112页 |
| 4.2.1 链码、相对链码、绝对链码 | 第101-103页 |
| 4.2.2 n 链码和、 n 链码差 | 第103-104页 |
| 4.2.3 纤维截面骨架的链码描述 | 第104-107页 |
| 4.2.4 基于 5 链码和与 5 链码差的纤维特征参数提取 | 第107-112页 |
| 4.3 本章小结 | 第112-113页 |
| 本章参考文献 | 第113-114页 |
| 第五章 基于核主元分析和支持向量机的纤维分类 | 第114-133页 |
| 5.1 概述 | 第114-115页 |
| 5.2 PCA 和 KPCA | 第115-120页 |
| 5.2.1 PCA 基本原理 | 第115-117页 |
| 5.2.2 KPCA 基本原理 | 第117-120页 |
| 5.3 SVM 基本方法 | 第120-125页 |
| 5.3.1 线性情况 | 第120-123页 |
| 5.3.2 非线性情况 | 第123-124页 |
| 5.3.3 关于 SVM 方法的说明 | 第124-125页 |
| 5.4 基于 SVM 的分类器设计 | 第125-127页 |
| 5.4.1 数据尺度变换 | 第126页 |
| 5.4.2 分类模型 | 第126页 |
| 5.4.3 样本训练 | 第126-127页 |
| 5.5 分类结果及分析 | 第127-130页 |
| 5.6 本章小结 | 第130-131页 |
| 本章参考文献 | 第131-133页 |
| 第六章 总结 | 第133-134页 |
| 符号与标记（附录 1） | 第134-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 攻读博士学位期间已发表的论文 | 第139页 |