| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-36页 |
| ·研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·纹理分析技术的特点 | 第14-17页 |
| ·纹理缺陷检测的基本概念 | 第17-18页 |
| ·纹理分析方法及其应用的研究现状 | 第18-29页 |
| ·统计法 | 第18-23页 |
| ·结构法 | 第23-24页 |
| ·建模法 | 第24-27页 |
| ·滤波法 | 第27-29页 |
| ·小波在纹理分析中研究现状 | 第29-33页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第33-36页 |
| 第二章 小波包框架与双树复小波变换 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·小波包变换 | 第36-39页 |
| ·小波框架变换 | 第39-43页 |
| ·双树复小波变换 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于互补特征的纹理分割 | 第48-65页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·基础知识 | 第49-54页 |
| ·空间模糊c 均值聚类 | 第49-52页 |
| ·梯度方向直方图 | 第52-54页 |
| ·基于互补特征的纹理图像分割步骤 | 第54-58页 |
| ·小波包框架分解与子带选择 | 第54-56页 |
| ·特征提取 | 第56-57页 |
| ·纹理像素的聚类 | 第57-58页 |
| ·实验及结果分析 | 第58-64页 |
| ·Fisher 线性判别分析实验 | 第58-59页 |
| ·纹理分割实验 | 第59-61页 |
| ·FPC 金面缺陷检测实验 | 第61-63页 |
| ·算法运行速度测试 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于CLBP 的纹理检索 | 第65-87页 |
| ·引言 | 第65-67页 |
| ·基础知识 | 第67-71页 |
| ·广义高斯分布 | 第67-69页 |
| ·广义伽马分布 | 第69-71页 |
| ·双树复小波域局部二值模式统计特征 | 第71-75页 |
| ·实验及结果分析 | 第75-86页 |
| ·纹理检索实验 | 第75-82页 |
| ·FPC 金面缺陷检测实验 | 第82-84页 |
| ·算法运行速度测试 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于Gabor 小波的FPC 金面缺陷检测 | 第87-102页 |
| ·基础知识 | 第87-90页 |
| ·2D Gabor 滤波器 | 第87-89页 |
| ·Mean Shift 聚类算法 | 第89-90页 |
| ·基于最优Gabor 滤波器的FPC 金面缺陷检测 | 第90-95页 |
| ·缺陷检测步骤 | 第90-93页 |
| ·实验及结果分析 | 第93-95页 |
| ·基于Gabor 滤波器组的无监督FPC 金面缺陷检测 | 第95-100页 |
| ·缺陷检测步骤 | 第96-98页 |
| ·实验及结果分析 | 第98-100页 |
| ·FPC 金面缺陷检测方法的特点 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 FPC 金面自动检测系统的实现 | 第102-121页 |
| ·系统的硬件组成 | 第102-108页 |
| ·光学照明子系统 | 第102-105页 |
| ·图像采集子系统 | 第105-107页 |
| ·运动控制子系统 | 第107页 |
| ·图像识别检测子系统 | 第107-108页 |
| ·系统软件设计 | 第108-116页 |
| ·开发目标及环境 | 第108-109页 |
| ·FPCGSAIS 软件模块划分 | 第109页 |
| ·FPCGSAIS 模块实现 | 第109-116页 |
| ·FPC 金面缺陷检测平台测试 | 第116-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 结论与展望 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-135页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第135-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 附件 | 第137页 |
