| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstact | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 金属粉末制备技术 | 第10-11页 |
| 1.3 课题国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 研究的目的和主要内容 | 第13-15页 |
| 1.4.1 本文的研究目的 | 第13页 |
| 1.4.2 课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 论文组织与结构安排 | 第15-17页 |
| 2 现场图像的预处理 | 第17-28页 |
| 2.1 图像噪声分析 | 第18-21页 |
| 2.2 空域中值滤波器的设计原理 | 第21-23页 |
| 2.3 NLM滤波器和BM3D滤波器 | 第23-26页 |
| 2.4 基于全局阈值的GT Medfilt滤波器 | 第26-28页 |
| 3 目标区域分割与特征提取 | 第28-42页 |
| 3.1 Graph Cuts算法对目标的分割 | 第29-32页 |
| 3.2 基于HSV颜色空间的最大类间方差阈值分割 | 第32-36页 |
| 3.2.1 图像颜色空间的选取和转换 | 第32-35页 |
| 3.2.2 基于HSV强度通道的最大类间方差阈值分割 | 第35-36页 |
| 3.3 分割后目标的几何特征提取 | 第36-42页 |
| 3.3.1 目标边缘提取 | 第37-39页 |
| 3.3.2 几何特征计算 | 第39-42页 |
| 4 流场温度分布的计算 | 第42-49页 |
| 4.1 非接触式测温原理 | 第42-44页 |
| 4.2 亮度测温法及其效果 | 第44-46页 |
| 4.3 比色测温法及其效果 | 第46-49页 |
| 5 基于图像信息与LS-SVM的金属粉末参数预测 | 第49-57页 |
| 5.1 LS-SVM算法原理 | 第50-53页 |
| 5.1.1 支持向量机理论 | 第50-52页 |
| 5.1.2 最小二乘支持向量机回归预测 | 第52-53页 |
| 5.2 样本数据分析和选取 | 第53-54页 |
| 5.3 LS-SVM回归预测结果 | 第54-57页 |
| 6 金属雾化图像监控系统设计与应用 | 第57-62页 |
| 6.1 系统结构与功能设计 | 第57-61页 |
| 6.2 系统工程应用 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |