基于四元数矩阵奇异值分解的木材缺陷边缘识别分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景和目的 | 第10-11页 |
| ·木材缺陷检测技术的研究现状 | 第11-13页 |
| ·四元数应用的现状 | 第13-15页 |
| ·形态学在图像处理中的应用 | 第15页 |
| ·课题研究的意义 | 第15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-18页 |
| 2 四元数及四元数矩阵的基本理论和内容 | 第18-27页 |
| ·四元数的基本知识 | 第18-19页 |
| ·四元数的定义 | 第18页 |
| ·四元数的基本性质 | 第18-19页 |
| ·四元数矩阵概论 | 第19-21页 |
| ·四元数矩阵的基本内容和理论 | 第19-20页 |
| ·四元数矩阵理论的基本知识 | 第20-21页 |
| ·四元数矩阵的表示方法 | 第21-23页 |
| ·四元数的实数矩阵的表示法 | 第21页 |
| ·四元数矩阵的复分解表示法 | 第21页 |
| ·四元数矩阵的极坐标表示 | 第21-22页 |
| ·四元数的数量——向量表示方法 | 第22-23页 |
| ·四元数矩阵改进型的复分解表示法 | 第23页 |
| ·四元数矩阵中的自共轭矩阵 | 第23-26页 |
| ·四元数矩阵的自共轭矩阵基本定理 | 第23-26页 |
| ·自共轭矩阵的基本性质 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 图像的空间模型 | 第27-35页 |
| ·常用的颜色模型 | 第27-30页 |
| ·RGB颜色模型 | 第27-28页 |
| ·Lab颜色模型 | 第28-29页 |
| ·HSV颜色模型 | 第29页 |
| ·YUV颜色模型 | 第29-30页 |
| ·不同彩色空间的四元数模型 | 第30-31页 |
| ·基于RGB颜色模型的四元数建模 | 第30-31页 |
| ·其他彩色空间的四元数建模 | 第31页 |
| ·彩色空间的互相转换 | 第31-34页 |
| ·RGB模型与Lab模型的转换 | 第31-32页 |
| ·RGB模型与HSV模型的转换 | 第32页 |
| ·RGB模型与YUV模型的转换 | 第32-33页 |
| ·不同彩色空间图像实例 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 四元数矩阵的奇异值算法 | 第35-47页 |
| ·四元数矩阵的数值特征 | 第35-38页 |
| ·四元数矩阵的特征多项式与特征值 | 第35-37页 |
| ·四元数特征值的分解 | 第37-38页 |
| ·四元数矩阵对角化的条件 | 第38-39页 |
| ·友向量的性质和定理 | 第39-41页 |
| ·四元数的奇异值 | 第41-42页 |
| ·四元数奇异值的分解定理 | 第42-43页 |
| ·四元数奇异值的分解的算法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 5 木材的缺陷检测 | 第47-77页 |
| ·基于QSVD的木材缺陷图像分解 | 第47页 |
| ·基于QSVD的木材缺陷图像的噪声分析 | 第47-55页 |
| ·木材图像的加噪 | 第47-48页 |
| ·基于QSVD的木材图像分解 | 第48-55页 |
| ·木材图像的去噪分析 | 第55-60页 |
| ·基于QSVD的木材图像分析 | 第60-65页 |
| ·基于QSVD的木材彩色特征图像能量分析 | 第60-61页 |
| ·基于QSVD的木材图像分析 | 第61-65页 |
| ·基于QSVD的木材图像缺陷检测 | 第65-70页 |
| ·基于QSVD的木材图像缺陷检测原理 | 第65-67页 |
| ·基于QSVD的木材彩色图像缺陷检测 | 第67-70页 |
| ·木材缺陷图像的分割 | 第70-74页 |
| ·数学形态学原理 | 第70-72页 |
| ·Canny算子 | 第72-73页 |
| ·数学形态学的处理及边缘提取 | 第73-74页 |
| ·实验结果分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
