| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及要解决的问题 | 第11-12页 |
| 1.4 研究方案及论文结构 | 第12-15页 |
| 第二章 传统的杂质检测原理及其方法 | 第15-25页 |
| 2.1 基于传统边缘检测的杂质检测方法 | 第15-20页 |
| 2.1.1 Roberts边缘检测算子 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Sobel边缘检测算子 | 第16-17页 |
| 2.1.3 Prewitt边缘检测算子 | 第17-18页 |
| 2.1.4 Canny边缘检测算子 | 第18-19页 |
| 2.1.5 Log边缘检测算子 | 第19-20页 |
| 2.2 基于Mean shift的杂质检测方法 | 第20-21页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第21-23页 |
| 2.4 本章总结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于高斯同态滤波背景干扰抑制方法 | 第25-33页 |
| 3.1 传统的预处理方法 | 第26-30页 |
| 3.1.1 中值滤波 | 第26-27页 |
| 3.1.2 高斯滤波 | 第27-29页 |
| 3.1.3 巴特沃斯滤波 | 第29-30页 |
| 3.2 基于高斯同态滤波的预处理方法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章总结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于小波变换的迭代阈值低对比度杂质检测方法 | 第33-49页 |
| 4.1 小波变换的原理 | 第33-34页 |
| 4.1.1 连续小波变换 | 第33-34页 |
| 4.1.2 离散小波变换 | 第34页 |
| 4.2 多尺度边缘检测 | 第34-37页 |
| 4.3 基于小波变换的边缘特征点提取 | 第37-44页 |
| 4.3.1 尺度的选择 | 第37-41页 |
| 4.3.2 对象窗口的选择 | 第41-44页 |
| 4.4 基于迭代阈值的低对比度杂质检测方法 | 第44-46页 |
| 4.4.1 大津阈值法 | 第44-45页 |
| 4.4.2 迭代阈值法 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.6 本章总结 | 第47-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-52页 |
| 5.1 主要结论 | 第49-50页 |
| 5.2 本课题的研究展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |