应变片的特征提取和边缘检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文选题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 2 应变片图像预处理 | 第15-34页 |
| ·经典的滤波算法 | 第15-18页 |
| ·中值滤波器 | 第15-17页 |
| ·均值滤波器 | 第17-18页 |
| ·形态学滤波器 | 第18-20页 |
| ·小波去噪算法 | 第20-23页 |
| ·改进的形态学滤波器 | 第23-30页 |
| ·基于小波域的形态学滤波器 | 第30-32页 |
| ·去噪效果对比 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 应变片边缘检测算法 | 第34-54页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第34-43页 |
| ·Roberts 算法 | 第34-36页 |
| ·Sobel 算法 | 第36-38页 |
| ·Prewitt 算法 | 第38-39页 |
| ·LOG 算法 | 第39-41页 |
| ·Canny 算法 | 第41-43页 |
| ·形态学边缘检测算子 | 第43-48页 |
| ·改进形态学检测算子 | 第48-51页 |
| ·基于彩色应变片的边缘检测算子 | 第51-52页 |
| ·边缘检测效果对比 | 第52-53页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| 4 应变片角点提取算法 | 第54-65页 |
| ·典型的角点检测算法 | 第54-60页 |
| ·模板匹配提取角点 | 第54-56页 |
| ·SUSAN 角点检测算法 | 第56-58页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第58-60页 |
| ·形态学角点提取算法 | 第60-62页 |
| ·改进的形态学角点检测 | 第62-64页 |
| ·角点检测效果对比 | 第64页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| 5 应变片模板匹配及识别 | 第65-70页 |
| ·基于关系结构匹配算法 | 第65页 |
| ·基于灰度图像匹配算法 | 第65-67页 |
| ·基于特征匹配算法 | 第67-69页 |
| ·算法复杂度对比 | 第69页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| 6 总结和展望 | 第70-72页 |
| ·本文工作总结 | 第70页 |
| ·下一步工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 在学研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
