| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-11页 |
| ·本文所做工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 2 工业射线图像细节增强方法概述 | 第13-24页 |
| ·图像增强算法分类 | 第13-14页 |
| ·图像细节增强算法 | 第14-16页 |
| ·梯度算子 | 第14-15页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第15-16页 |
| ·反锐化掩膜算法 | 第16-20页 |
| ·基于图像灰度的正弦函数 | 第16-17页 |
| ·基于邻域灰度方差与噪声方差之比 | 第17-18页 |
| ·基于邻域像素的空间变化率 | 第18-19页 |
| ·基于局部标准差的自适应增益 | 第19页 |
| ·基于图像局部方差的自适应增益 | 第19-20页 |
| ·图像质量评价标准 | 第20-24页 |
| ·主观评价方法 | 第21页 |
| ·客观评价方法 | 第21-24页 |
| 3 基于形态学的图像增强方法 | 第24-37页 |
| ·形态学算法概述 | 第24-25页 |
| ·基于多尺度形态学的局部对比度增强 | 第25-27页 |
| ·基于多尺度顶帽变换特征提取的图像增强算法 | 第27-29页 |
| ·基于 toggle 和顶帽变换组合的对比度算子的图像增强 | 第29-31页 |
| ·基于 toggle 算子和顶帽变换的形态学对比度增强 | 第31-34页 |
| ·基于改进顶帽变换的对比度增强算法 | 第34-37页 |
| 4 基于反锐化掩膜的图像细节增强算法 | 第37-60页 |
| ·反锐化掩膜算法概述 | 第37页 |
| ·一种改进的广义反锐化掩膜算法 | 第37-44页 |
| ·广义算子 | 第38-40页 |
| ·IMF 算法 | 第40页 |
| ·对比度增强 | 第40-43页 |
| ·自适应增益 | 第43-44页 |
| ·基于顶帽变换的反锐化掩膜算法 | 第44-48页 |
| ·模糊算子 | 第44-45页 |
| ·迭代中值滤波器 | 第45页 |
| ·顶帽变换 | 第45页 |
| ·算法具体实现 | 第45-48页 |
| ·基于 Teager 算子的反锐化掩膜算法 | 第48-52页 |
| ·Teager 能量算子 | 第48页 |
| ·Teager 算子的抗噪性能 | 第48-49页 |
| ·基于 Teager 算子的图像增强算法 | 第49-52页 |
| ·基于灰阶熵的 Teager 算子增强 | 第49-51页 |
| ·基于邻域标准差与均值之比的 Teager 算子增强 | 第51-52页 |
| ·基于人眼视觉特性的反锐化掩膜算法 | 第52-58页 |
| ·自适应缩放因子 | 第53-55页 |
| ·自适应比例因子λ的改进 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
