| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 直线电机动子位置检测的国内外研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 图像测量技术的研究 | 第14-16页 |
| 1.3.1 图像测量技术的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 图像测量算法的介绍 | 第15-16页 |
| 1.4 模糊图像复原技术的研究 | 第16-18页 |
| 1.4.1 运动模糊图像PSF估计研究 | 第17-18页 |
| 1.4.2 运动模糊图像去卷积方法研究 | 第18页 |
| 1.5 本课题的研究特色和创新性工作 | 第18-20页 |
| 1.6 本课题的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 基于卡尔曼滤波和移动最小二乘三次曲面拟合融合的亚像素测量算法 | 第21-29页 |
| 2.1 数字图像相关算法的原理 | 第22-25页 |
| 2.1.1 卡尔曼滤波算法的应用 | 第22-23页 |
| 2.1.2 基于移动最小二乘三次曲面拟合算法的直线电机动子位置计算 | 第23-25页 |
| 2.2 实验验证和结果分析 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 数字散斑图像的优选 | 第29-36页 |
| 3.1 数字散斑图像的生成 | 第29-30页 |
| 3.2 基于改进峰值信噪比的散斑图像筛选 | 第30-33页 |
| 3.2.1 图像分块处理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 改进峰值信噪比算法的原理 | 第32-33页 |
| 3.3 实验验证和结果分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 散斑运动模糊复原算法 | 第36-50页 |
| 4.1 运动模糊图像的退化模型 | 第36-37页 |
| 4.2 图像质量的评价 | 第37-38页 |
| 4.3 直线运动模糊参数的辨识 | 第38-44页 |
| 4.3.1 运动模糊图像的预处理 | 第38-40页 |
| 4.3.2 运动模糊参数的辨识 | 第40-44页 |
| 4.4 实验验证和结果分析 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 平台实验验证和结果分析 | 第50-56页 |
| 5.1 图像测量系统平台的搭建 | 第50-51页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 总结和展望 | 第56-59页 |
| 6.1 本课题研究内容总结 | 第56-57页 |
| 6.2 待研究的工作 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果及参与项目 | 第66页 |
