工业X射线图像增强算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-27页 |
| ·图像增强基本方法 | 第16-21页 |
| ·偏微分方程增强 | 第21-22页 |
| ·模糊增强 | 第22-24页 |
| ·小波增强 | 第24-25页 |
| ·基于Retinex的图像增强 | 第25-27页 |
| ·图像增强评价标准 | 第27-30页 |
| ·论文主要研究内容 | 第30-31页 |
| ·论文章节安排 | 第31-33页 |
| 第2章 基于局部方差的自适应各向异性图像增强算法 | 第33-51页 |
| ·Laplace图像增强算法 | 第33-36页 |
| ·基于局部方差的自适应各向异性增强算法 | 第36-40页 |
| ·算法基本原理 | 第36-38页 |
| ·数值实现 | 第38-39页 |
| ·算法步骤 | 第39-40页 |
| ·参数及性能分析 | 第40-43页 |
| ·参数 b 的影响 | 第40-41页 |
| ·参数n的影响 | 第41-42页 |
| ·自适应阈值T的影响 | 第42页 |
| ·参数0T的影响 | 第42-43页 |
| ·对比实验 | 第43-49页 |
| ·普通灰度图像 | 第44-46页 |
| ·工业射线图像 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第3章 基于变分方法的图像对比度场增强算法 | 第51-68页 |
| ·变分法基础 | 第51-58页 |
| ·变分的基本概念 | 第52-53页 |
| ·变分问题的直接方法 | 第53-58页 |
| ·基于变分的图像对比度场放大增强模型 | 第58-62页 |
| ·对比度场线性放大模型 | 第58页 |
| ·改进对比度场非线性放大模型 | 第58-60页 |
| ·基于变分的图像细节增强算法 | 第60-62页 |
| ·实验结果和分析 | 第62-67页 |
| ·算法的收敛性分析 | 第62页 |
| ·不同算法的对比结果 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于非局部差值信息的增强算法 | 第68-89页 |
| ·非局部均值理论 | 第69-72页 |
| ·算法基本原理 | 第69-71页 |
| ·算法参数分析 | 第71-72页 |
| ·基于非局部差值信息增强算法 | 第72-76页 |
| ·算法原理 | 第72-75页 |
| ·算法步骤 | 第75-76页 |
| ·实验结果与分析 | 第76-87页 |
| ·实验平台环境及数据来源 | 第76-77页 |
| ·算法主要参数研究 | 第77-84页 |
| ·与其他算法对比研究 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第5章 基于Retinex的射线图像增强算法 | 第89-107页 |
| ·Retinex的基本原理 | 第90-97页 |
| ·对数处理模型 | 第91-92页 |
| ·单尺度Retinex算法 | 第92-95页 |
| ·多尺度Retinex算法 | 第95-97页 |
| ·基于Retinex改进的射线图像增强算法 | 第97-101页 |
| ·亮度调整 | 第97-99页 |
| ·抑制噪声 | 第99-101页 |
| ·实验分析 | 第101-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第6章 总结与展望 | 第107-110页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| ·展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-121页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第121-122页 |
| 攻读博士期间参加的科研项目 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
