| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第9-11页 |
| ·课题相关图像处理技术国内外研究现状 | 第11-23页 |
| ·图像去噪 | 第12-15页 |
| ·图像分割 | 第15-17页 |
| ·图像边缘检测算法 | 第17-21页 |
| ·光斑中心的定位算法 | 第21-23页 |
| ·课题主要的研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 传感器图像信号的去噪算法研究 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·中值滤波算法 | 第25-28页 |
| ·中值滤波的原理 | 第25-26页 |
| ·中值滤波的主要特性 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-28页 |
| ·自适应中值-加权均值混合去噪算法 | 第28-33页 |
| ·噪声标记 | 第28-29页 |
| ·脉冲噪声的去除 | 第29-30页 |
| ·高斯白噪声的去除 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·有选择保边缘去噪算法 | 第33-34页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·实验结果 | 第34页 |
| ·多帧图像迭加消噪法 | 第34-36页 |
| ·迭加消噪法原理 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·去噪图像质量评价 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 传感器图像信号的分割算法研究 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·最大类间方差法及其改进算法 | 第40-42页 |
| ·最大类间方差法及其改进算法原理 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·形态学分水岭分割方法 | 第42-46页 |
| ·分水岭算法 | 第42-43页 |
| ·分水岭的数学描述 | 第43-44页 |
| ·过分割问题及其解决方法 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·基于灰度拉伸的形态学图像分割算法 | 第46-51页 |
| ·灰值数学形态学 | 第46-48页 |
| ·灰度拉伸的形态学图像分割原理 | 第48-49页 |
| ·实验验证 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 边缘检测与亚像素定位算法 | 第52-72页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·基于矩的亚像素边缘定位算法 | 第52-62页 |
| ·基于空间矩的亚像素边缘定位算法 | 第52-54页 |
| ·基于Zernike 矩的亚像素定位算法 | 第54-56页 |
| ·基于正交傅立叶-梅林矩的亚像素边缘定位算法 | 第56-58页 |
| ·基于高阶正交雅可比-傅立叶矩的亚像素边缘定位算法 | 第58-62页 |
| ·亚像素边缘定位方法的偏差分析及补偿 | 第62-65页 |
| ·模板大小的不同引起的定位偏差分析 | 第62-63页 |
| ·三灰度边缘模型的偏差分析 | 第63-65页 |
| ·实验验证 | 第65-71页 |
| ·对标准直线的定位实验 | 第66-68页 |
| ·对标准圆的定位实验 | 第68-70页 |
| ·对光斑图像的实验验证 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 光斑中心定位方法的研究 | 第72-92页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·基于区域的中心定位方法 | 第72-73页 |
| ·质心法 | 第72-73页 |
| ·形心法 | 第73页 |
| ·基于边缘的中心定位方法 | 第73-78页 |
| ·直接最小二乘拟合法 | 第73-75页 |
| ·弦长加权法 | 第75-77页 |
| ·平行线切割法 | 第77-78页 |
| ·数据处理 | 第78-81页 |
| ·粗大误差的剔除 | 第78-79页 |
| ·光斑中心滤波算法 | 第79-81页 |
| ·实验验证及对比分析 | 第81-90页 |
| ·基于区域的中心定位方法的实验验证 | 第81-85页 |
| ·基于边缘的中心定位方法的实验验证 | 第85-89页 |
| ·光斑中心滤波实验验证 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100页 |