| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·木材无损检测内部缺陷的发展现状 | 第10-11页 |
| ·木材无损检测的发展现状 | 第10-11页 |
| ·基于CT检测木材缺陷的优势 | 第11页 |
| ·木材缺陷检测中数字图像处理的作用 | 第11-12页 |
| ·在数字图像处理中模糊数学的作用 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 木材缺陷CT图像处理的理论与方法 | 第14-24页 |
| ·木材缺陷CT图像的无损检测 | 第14-17页 |
| ·木材CT技术原理 | 第14-16页 |
| ·CT设备对木材检测的影响 | 第16-17页 |
| ·木材缺陷CT图像的特征描述 | 第17-20页 |
| ·木材缺陷及其特征 | 第17-18页 |
| ·木材缺陷CT图像的特征提取方法 | 第18-20页 |
| ·木材缺陷CT图像处理的模糊数学基础 | 第20-23页 |
| ·模糊集的概念及表示方法 | 第20-21页 |
| ·模糊集合的运算和性质 | 第21页 |
| ·木材缺陷CT图像的隶属函数选择 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 木材缺陷CT图像处理 | 第24-37页 |
| ·木材缺陷CT数字图像的预处理 | 第24-31页 |
| ·木材缺陷CT图像灰度变换 | 第25-27页 |
| ·木材缺陷CT图像滤波处理 | 第27页 |
| ·木材缺陷CT图像的空域滤波 | 第27-28页 |
| ·木材缺陷CT图像的频域增强 | 第28-31页 |
| ·木材缺陷CT图像边缘检测 | 第31-36页 |
| ·基于梯度算子的木材缺陷CT图像的边缘检测 | 第31-34页 |
| ·基于拉普拉斯高斯算子(Log)的木材缺陷CT图像 | 第34-35页 |
| ·基于Canny算子木材缺陷CT图像边缘检测 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 木材缺陷CT图像模糊处理 | 第37-52页 |
| ·模糊聚类分析的过程描述 | 第37-38页 |
| ·模糊聚类分析 | 第37页 |
| ·基于木材缺陷CT图像的模糊聚类数据提取步骤 | 第37-38页 |
| ·基于目标函数的模糊聚类分析 | 第38-51页 |
| ·传统的C均值算法 | 第39页 |
| ·标准的模糊C均值算法 | 第39-40页 |
| ·基于模糊C均值聚类的木材缺陷CT图像分割 | 第40-42页 |
| ·木材缺陷CT图像处理时模糊C均值聚类法各参数选择设定 | 第42-44页 |
| ·基于标准模糊C均值算法的木材缺陷CT图像处理 | 第44-46页 |
| ·基于马氏距离模糊C均值算法的木材缺陷CT图像处理 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
