散斑干涉条纹图像的滤波处理技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究发展状况 | 第10-11页 |
| 1.3 本文涉及内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 电子散斑干涉测量技术 | 第13-23页 |
| 2.1 电子散斑干涉图成因和分类 | 第13-14页 |
| 2.2 散斑光强分布相关函数 | 第14-17页 |
| 2.2.1 自相关函数 | 第15页 |
| 2.2.2 互相关函数 | 第15-17页 |
| 2.3 电子散斑干涉测量方法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 电子散斑干涉测量原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 电子散斑干涉相减技术 | 第18-19页 |
| 2.4 MATLAB仿真图 | 第19-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 新型四阶偏微分方程滤波 | 第23-37页 |
| 3.1 散斑干涉条纹特征 | 第23-25页 |
| 3.2 二维离散小波变换滤波 | 第25-28页 |
| 3.2.1 连续小波变换(CWT)原理及算法 | 第25页 |
| 3.2.2 离散小波变换 | 第25-27页 |
| 3.2.3 二维离散小波变换用于散斑图像滤波 | 第27-28页 |
| 3.3 同态滤波 | 第28-31页 |
| 3.4 偏微分方程模型 | 第31-36页 |
| 3.4.1 变分法基本原理 | 第31-32页 |
| 3.4.2 基于变分法的经典偏微分方程 | 第32-33页 |
| 3.4.3 新型四阶偏微分方程滤波模型 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于改进SVM-PCNN模型滤波算法 | 第37-56页 |
| 4.1 剪切波变换 | 第37-39页 |
| 4.1.1 剪切波变换原理 | 第37-38页 |
| 4.1.2 频域内实现 | 第38-39页 |
| 4.2 支持向量机和PCNN神经网络 | 第39-44页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第39-42页 |
| 4.2.2 改进的双通道PCNN神经网络 | 第42-44页 |
| 4.3 SVM-PCNN模型用于散斑干涉条纹滤波 | 第44-55页 |
| 4.3.1 条纹图像预处理 | 第45-46页 |
| 4.3.2 平移不变剪切波变换 | 第46-48页 |
| 4.3.3 利用SVM寻找最优超平面 | 第48-53页 |
| 4.3.4 SVM-PCNN混合滤波算法实现 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 条纹骨架提取和滤波指标分析 | 第56-61页 |
| 5.1 条纹骨架提取 | 第56-58页 |
| 5.2 各种滤波算法结果分析 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
