| 第1章 引言 | 第1-24页 |
| ·课题的背景和意义 | 第10-13页 |
| ·反恐怖袭击的需要 | 第10-11页 |
| ·打击走私的需要 | 第11页 |
| ·研制箱包DR-CT 检测系统的意义 | 第11-13页 |
| ·本课题的研究动态 | 第13-22页 |
| ·无损检测和辐射成像技术的历史发展 | 第13-14页 |
| ·数字化射线辐射成像技术简介 | 第14-17页 |
| ·辐射成像技术的发展方向 | 第17-18页 |
| ·当今机场安全检查的新技术和新设备 | 第18-22页 |
| ·本文研究的主要内容和主要成果 | 第22-24页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第22页 |
| ·各章内容简介 | 第22-23页 |
| ·本论文的主要成果 | 第23-24页 |
| 第2章 箱包DR-CT 检测系统概述 | 第24-27页 |
| ·箱包 DR-CT 检测系统的总体布局 | 第24-25页 |
| ·DR 子系统简介 | 第25页 |
| ·CT 子系统简介 | 第25页 |
| ·系统工作流程简介 | 第25-27页 |
| 第3章 箱包DR 图像分析 | 第27-36页 |
| ·箱包DR 图像的成像原理 | 第27-28页 |
| ·X 射线与物质的相互作用 | 第27页 |
| ·X 射线束的吸收衰减 | 第27-28页 |
| ·DR 图像的获取 | 第28页 |
| ·箱包 DR 图像的特点分析 | 第28-33页 |
| ·噪声分析 | 第29页 |
| ·粘连分析 | 第29-30页 |
| ·物品灰度变化分析 | 第30页 |
| ·直方图分析 | 第30-33页 |
| ·箱包 DR 图像中可疑区域的判别依据分析 | 第33-34页 |
| ·箱包 DR 图像中可疑区域自动判别算法的工作分析 | 第34-36页 |
| 第4章 箱包DR 图像的阈值分割 | 第36-53页 |
| ·本章引论 | 第36-37页 |
| ·阈值分割法简介和基本原理 | 第37-38页 |
| ·阈值分割法简介 | 第37页 |
| ·阈值分割法的基本原理 | 第37-38页 |
| ·箱包 DR 图像的预处理 | 第38-43页 |
| ·去除背景噪声 | 第38-42页 |
| ·修复图像坏道 | 第42-43页 |
| ·基于一维直方图的分割法 | 第43-51页 |
| ·最频值法 | 第43-44页 |
| ·最大类间方差法 | 第44-45页 |
| ·最小误差法 | 第45-46页 |
| ·矩量保持法 | 第46页 |
| ·最大熵法 | 第46-47页 |
| ·迭代法求阈值 | 第47-49页 |
| ·一维直方图阈值分割法的比较 | 第49-51页 |
| ·基于二维直方图的阈值分割法简介 | 第51-52页 |
| ·其他阈值分割方法简介 | 第52-53页 |
| 第5章 箱包DR 图像的形态学分割 | 第53-80页 |
| ·本章引论 | 第53页 |
| ·数学形态学简介 | 第53-58页 |
| ·形态学简介 | 第53-54页 |
| ·二值形态学简介 | 第54-56页 |
| ·灰值形态学简介 | 第56-58页 |
| ·数学形态学结构元素的选取探讨 | 第58-62页 |
| ·结构元素与可疑物品的关系 | 第58-59页 |
| ·结构元素的形状选择 | 第59-60页 |
| ·形态学结构元素的大小选择 | 第60-62页 |
| ·数学形态学处理研究 | 第62-76页 |
| ·开运算的运用 | 第63-64页 |
| ·开运算后的直方图研究 | 第64-70页 |
| ·极小值点阈值分割研究 | 第70-76页 |
| ·图像处理中的极小值点定义 | 第70-71页 |
| ·最佳观察分割阈值研究 | 第71-73页 |
| ·极小值点阈值分割 | 第73-76页 |
| ·可疑区域粘连的去除研究 | 第76-80页 |
| ·可疑区域粘连的类型分析 | 第76-77页 |
| ·粘连区域的再分割研究 | 第77-80页 |
| ·腐蚀膨胀法 | 第77-78页 |
| ·局部直方图分析法 | 第78-80页 |
| 第6章 箱包DR 图像中可疑区域信息的提取 | 第80-91页 |
| ·可疑区域的标记 | 第80-83页 |
| ·连通域判别基本原理 | 第80-81页 |
| ·灰度图像的加标记方法 | 第81-82页 |
| ·箱包DR 图像的区域标记效果 | 第82-83页 |
| ·可疑区域的边界提取 | 第83-86页 |
| ·常规的边缘检测方法 | 第83-84页 |
| ·边界跟踪法 | 第84-86页 |
| ·多区域跟踪 | 第86页 |
| ·可疑区域中可疑点的确定 | 第86-91页 |
| ·箱包DR 图像中的可疑点简介 | 第87页 |
| ·可疑点确定的方法 | 第87-89页 |
| ·平均法 | 第88页 |
| ·距离变换法 | 第88-89页 |
| ·可疑点位置换算 | 第89-91页 |
| 第7章 汽油可疑区域自动判别算法的初步探讨 | 第91-100页 |
| ·自动判别算法设计 | 第91页 |
| ·增加图像预处理 | 第91-92页 |
| ·直方图平滑次数修改 | 第92-94页 |
| ·汽油可疑区域的算法验证 | 第94-97页 |
| ·自动识别算法的优化 | 第97-100页 |
| 第8章 总结 | 第100-103页 |
| ·研究总结 | 第100-101页 |
| ·可疑区域自动判别算法的后续研究方向 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
| 声明 | 第105-106页 |
| 附录A 灰度图像形态学中开运算源程序 | 第106-108页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第108页 |