| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究情况 | 第9-13页 |
| ·基于空间域织物疵点检测 | 第9-11页 |
| ·基于频域的织物疵点检测 | 第11-13页 |
| ·Curelet 变换理论发展与应用 | 第13-14页 |
| ·市场化的织物疵点自动检测系统 | 第14-16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章Curvelet 变换理论 | 第18-33页 |
| ·傅立叶变换 | 第18-19页 |
| ·小波变换 | 第19-22页 |
| ·连续小波变换 | 第19-20页 |
| ·离散小波变换 | 第20-21页 |
| ·多分辨率分析 | 第21-22页 |
| ·Ridgelet 变换基本理论 | 第22-27页 |
| ·Ridgelet 变换 | 第23-24页 |
| ·Ridgelet 变换与Radon 变换的关系 | 第24-27页 |
| ·Curvelet 变换 | 第27-32页 |
| ·第一代Curvelet 变换 | 第27-28页 |
| ·第二代Curvelet 变换 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于Curvelet 变换的织物图像去噪 | 第33-46页 |
| ·图像噪声概述 | 第33-34页 |
| ·图像噪声的来源 | 第33页 |
| ·图像噪声的分类 | 第33-34页 |
| ·图像质量的评价 | 第34-36页 |
| ·基于小波变换的图像去噪 | 第36-39页 |
| ·小波阈值去噪原理 | 第37-38页 |
| ·小波阈值去噪阈值选择 | 第38-39页 |
| ·基于Curvelet 变换图像去噪 | 第39-40页 |
| ·织物图像Curvelet 去噪试验 | 第40-45页 |
| ·试验1 | 第40-42页 |
| ·试验2 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于Curvelet 变换和 BP 神经网络的织物疵点识别 | 第46-71页 |
| ·织物纹理描述 | 第46-59页 |
| ·织物图像纹理简介 | 第46-47页 |
| ·纹理描述的基本方法 | 第47页 |
| ·基于Curvelet 的织物纹理特征提取 | 第47-50页 |
| ·特征统计直方图分析 | 第50-59页 |
| ·织物疵点的分类和识别 | 第59-68页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第60-63页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第63-68页 |
| ·织物疵点识别试验 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 结论与展望 | 第71-72页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 在读硕士期间发表论文目录 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |