| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.1 ICF驱动器系统 | 第8页 |
| 1.1.2 ICF终端光学组件 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3.1 ICF光学元件损伤离线检测 | 第10-12页 |
| 1.3.2 ICF终端光学组件损伤在线检测 | 第12-14页 |
| 1.3.3 ICF终端光学组件损伤在线检测图像处理技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.4 终端光学组件损伤分类技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 终端光学元件损伤缺陷的分割与表征研究 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 基于局部信噪比算法的损伤分割方法研究 | 第19-25页 |
| 2.2.1 背景图像的获取 | 第19-20页 |
| 2.2.2 种子图像的生成 | 第20-21页 |
| 2.2.3 自适应区域种子生长 | 第21-25页 |
| 2.3 损伤缺陷分割实验及结果分析 | 第25-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 终端光学元件损伤图像的配准研究 | 第32-43页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 配准变换模型 | 第33-34页 |
| 3.3 基于全等三角形匹配的配准方法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 配准特征点的选取 | 第35页 |
| 3.3.2 粗匹配预处理 | 第35-36页 |
| 3.3.3 RANSAC算法 | 第36-37页 |
| 3.3.4 算法步骤 | 第37-38页 |
| 3.4 配准实验结果及分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 终端光学元件的伪损伤剔除研究 | 第43-64页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 ADABOOST算法 | 第44-47页 |
| 4.3 基于ADABOOST算法的伪损伤剔除研究 | 第47-58页 |
| 4.3.1 特征的选取与样本的生成 | 第48-49页 |
| 4.3.2 子分类器的选择 | 第49-54页 |
| 4.3.3 基于Adaboost算法的伪损伤剔除研究 | 第54-56页 |
| 4.3.4 Adaboost算法的衍生算法研究 | 第56-58页 |
| 4.4 分类实验结果及分析 | 第58-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 系统研制和实验验证 | 第64-73页 |
| 5.1 FODI系统的研制 | 第64-66页 |
| 5.2 综合实验验证及分析 | 第66-72页 |
| 5.2.1 图像配准实验验证 | 第67-69页 |
| 5.2.2 伪损伤剔除实验验证 | 第69-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |