图像融合技术在微小轴承表面缺陷检测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·机器视觉技术简介 | 第10-11页 |
| ·机器视觉的概念 | 第10页 |
| ·机器视觉的应用领域 | 第10-11页 |
| ·机器视觉检测概述 | 第11-15页 |
| ·机器视觉检测国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·机器视觉检测面临的主要问题及发展趋势 | 第12-13页 |
| ·机器视觉系统及硬件软件的选取 | 第13-15页 |
| ·图像融合技术概述 | 第15-20页 |
| ·图像融合层次 | 第15-18页 |
| ·图像融合技术的应用与发展 | 第18-20页 |
| ·选题背景与意义 | 第20-21页 |
| ·论文的主要工作 | 第21-24页 |
| 第2章 图像预处理及图像几何变换 | 第24-44页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·数字图像噪声及滤波 | 第24-29页 |
| ·数字图像噪声种类 | 第24-25页 |
| ·均值滤波 | 第25-26页 |
| ·中值滤波 | 第26-27页 |
| ·频域滤波 | 第27页 |
| ·三种滤波方法处理效果对比 | 第27-29页 |
| ·图像分割 | 第29-33页 |
| ·图像分割概述 | 第29页 |
| ·阈值分割法 | 第29-33页 |
| ·目标区域分割 | 第33-36页 |
| ·Hough变换检测圆心 | 第33-35页 |
| ·目标区域提取 | 第35-36页 |
| ·图像几何校正 | 第36-41页 |
| ·图像几何失真概述 | 第36-37页 |
| ·图像空间的坐标变换 | 第37-38页 |
| ·像素灰度插值方法 | 第38-41页 |
| ·图像几何畸变校正结果 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第3章 图像配准 | 第44-58页 |
| ·图像配准技术 | 第44-45页 |
| ·图像配准中的关键技术 | 第45-52页 |
| ·特征空间 | 第45页 |
| ·搜索空间 | 第45-48页 |
| ·相似性度量 | 第48-51页 |
| ·搜索策略 | 第51-52页 |
| ·常用的图像配准方法 | 第52-54页 |
| ·本文所用的图像配准方法 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于小波变换的图像融合 | 第58-82页 |
| ·像素级图像融合常用方法 | 第58-67页 |
| ·基于空间域的图像融合方法 | 第58-62页 |
| ·基于变换域的图像融合方法 | 第62-67页 |
| ·图像的离散小波变换 | 第67-70页 |
| ·基于小波多分辨分析的图像融合 | 第70-76页 |
| ·基于小波多分辨分析的图像融合原理 | 第70-71页 |
| ·小波基的选取 | 第71-73页 |
| ·小波分解层数的确定 | 第73页 |
| ·基于多分辨分析的图像融合规则 | 第73-76页 |
| ·融合结果客观评价 | 第76-78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第5章 基于LabVIEW轴承密封盖缺陷检测 | 第82-88页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·轴承密封盖缺陷检测 | 第82-86页 |
| ·检测系统工作流程 | 第82-83页 |
| ·系统检测结果 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第6章 总结与展望 | 第88-90页 |
| ·总结 | 第88-89页 |
| ·展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 作者简介 | 第98页 |
