零件表面缺陷检测中基于压缩感知的NSST图像拼接算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 主要符号说明 | 第9-10页 |
| 一、绪论 | 第10-14页 |
| 1、研究背景和意义 | 第10页 |
| 2、国内外研究现状 | 第10-12页 |
| (1)图像拼接的研究现状 | 第10-11页 |
| (2)压缩感知理论的研究现状 | 第11-12页 |
| 3、本文的研究内容与组织安排 | 第12-14页 |
| 二、图像拼接理论 | 第14-23页 |
| 1、图像采集 | 第14-15页 |
| 2、图像预处理 | 第15-18页 |
| (1)图像灰度化 | 第15页 |
| (2)图像去噪 | 第15-18页 |
| 3、图像配准 | 第18-20页 |
| (1)图像配准原则 | 第18-19页 |
| (2)图像配准方法 | 第19-20页 |
| 4、图像融合 | 第20-22页 |
| 5、本章小结 | 第22-23页 |
| 三、NSST理论及其实现 | 第23-32页 |
| 1、剪切波变换 | 第23-26页 |
| (1)剪切波变换的基本原理 | 第23-25页 |
| (2)剪切波变换的优良特性 | 第25-26页 |
| 2、NSST变换 | 第26-31页 |
| (1)NSST的实现 | 第26页 |
| (2)图像融合质量评价 | 第26-29页 |
| (3)NSST在图像融合中的应用 | 第29-31页 |
| 3、本章小结 | 第31-32页 |
| 四、基于CS的NSST图像拼接算法研究 | 第32-44页 |
| 1、压缩感知技术 | 第32-35页 |
| (1)信号的稀疏表示 | 第32-33页 |
| (2)观测矩阵的设计 | 第33-34页 |
| (3)信号的重构算法 | 第34-35页 |
| 2、基于CS的NSST图像融合算法 | 第35-40页 |
| (1)融合框架原理与算法 | 第36-37页 |
| (2)融合规则 | 第37-40页 |
| 3、仿真实验结果与分析 | 第40-43页 |
| (1)各算法融合效果 | 第41-43页 |
| 4、本章小结 | 第43-44页 |
| 五、轴套类零件表面缺陷在线检测系统设计 | 第44-52页 |
| 1、在线检测系统硬件 | 第44-48页 |
| (1)图像采集装置 | 第45-47页 |
| (2)光源、光照方式、工业相机及匹配镜头的确定 | 第47-48页 |
| (3)机械系统的设计 | 第48页 |
| 2、在线检测系统软件 | 第48-51页 |
| (1)图像预处理模块 | 第49-50页 |
| (2)图像拼接模块 | 第50-51页 |
| 3、本章小结 | 第51-52页 |
| 六、总结与展望 | 第52-54页 |
| 1、总结 | 第52页 |
| 2、展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 核心程序 | 第57-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
