水下机器人焊缝图像识别算法的研究
摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-9页 |
第一章 引言 | 第9-15页 |
·课题背景及意义 | 第9页 |
·水下焊接国内外研究现状 | 第9-11页 |
·水下焊缝识别系统 | 第11-12页 |
·图像处理算法 | 第12-13页 |
·图像增强 | 第12页 |
·图像去噪 | 第12-13页 |
·图像分割 | 第13页 |
·图像特征提取 | 第13页 |
·小结 | 第13-15页 |
第二章 系统构成及图像质量分析 | 第15-21页 |
·水下焊缝自动跟踪系统设备 | 第15-16页 |
·视觉传感系统 | 第16-18页 |
·激光器 | 第16-17页 |
·CCD | 第17页 |
·滤光片 | 第17页 |
·图像采集卡 | 第17-18页 |
·图像质量分析 | 第18-20页 |
·小结 | 第20-21页 |
第三章 水下焊缝图像预处理 | 第21-43页 |
·水下焊缝图像增强 | 第21-31页 |
·幂次变换 | 第21-22页 |
·直方图均衡 | 第22-23页 |
·改进直方图均衡 | 第23-25页 |
·自适应直方图均衡 | 第23-24页 |
·对比度受限自适应直方图均衡 | 第24-25页 |
·形态学增强 | 第25-28页 |
·锐化空间滤波器 | 第28-29页 |
·实验结果及分析 | 第29-31页 |
·图像去噪 | 第31-42页 |
·均值滤波 | 第31-32页 |
·一般加权均值 | 第32-33页 |
·改进加权均值滤波 | 第33-35页 |
·中值滤波 | 第35页 |
·混合中值滤波 | 第35-36页 |
·加权中值滤波 | 第36页 |
·高斯平滑滤波 | 第36-38页 |
·数学形态滤波器 | 第38-39页 |
·实验结果及其分析 | 第39-42页 |
·小结 | 第42-43页 |
第四章 水下焊缝图像分割 | 第43-76页 |
·阈值分割 | 第43-50页 |
·迭代方法选取阈值 | 第44页 |
·基于直方图谷点门限的分割方法 | 第44页 |
·OTSU算法 | 第44-46页 |
·二维 OTSU | 第46-49页 |
·简单统计法 | 第49页 |
·实验结果及分析 | 第49-50页 |
·数学形态学去除小物体 | 第50-52页 |
·聚类分割 | 第52-58页 |
·模糊集基本知识 | 第53页 |
·C均值聚类算法 | 第53-55页 |
·模糊 C均值聚类 | 第55-56页 |
·实验结果及分析 | 第56-58页 |
·Mean shift分割 | 第58-68页 |
·Mean Shift的基本 | 第58-59页 |
·扩展的Mean Shift | 第59-61页 |
·核函数 | 第59-60页 |
·Mean Shift扩展形式 | 第60-61页 |
·Mean Shift的物理含义 | 第61-62页 |
·概率密度梯度 | 第61-62页 |
·Mean Shift算法 | 第62-65页 |
·算法步骤 | 第62-63页 |
·Mean Shift算法的应用 | 第63-64页 |
·图像平滑与分割 | 第64-65页 |
·实验结果及分析 | 第65-68页 |
·边缘检测 | 第68-75页 |
·Roberts边缘算子 | 第68页 |
·Sobel边缘算子 | 第68-69页 |
·Prewitt边缘算子 | 第69-70页 |
·拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 | 第70页 |
·LOG算子 | 第70-71页 |
·Canny边缘算子 | 第71-72页 |
·形态学边缘算子 | 第72-73页 |
·实验结果及分析 | 第73-75页 |
·小结 | 第75-76页 |
第五章 水下焊缝图像特征提取 | 第76-83页 |
·形态学细化 | 第76-77页 |
·Hough变换 | 第77-78页 |
·投影方式提取特征 | 第78页 |
·实验结果及分析 | 第78-82页 |
·实验运行时间分析 | 第82页 |
·小结 | 第82-83页 |
第六章 结论与展望 | 第83-84页 |
·结论 | 第83页 |
·展望 | 第83-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-88页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第88页 |