基于图像字典表示的缺陷检测算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于变换的图像表示方法 | 第15-24页 |
| ·离散傅里叶变换 | 第15-16页 |
| ·离散余弦变换 | 第16-18页 |
| ·小波变换 | 第18-22页 |
| ·连续小波 | 第18-19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·多尺度分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于快速K-SVD字典的图像表示检测算法 | 第24-36页 |
| ·稀疏字典学习的基本思想 | 第24-29页 |
| ·图像稀疏表示理论 | 第24-25页 |
| ·匹配追踪算法 | 第25-28页 |
| ·K-SVD字典学习 | 第28-29页 |
| ·快速K-SVD字典学习 | 第29-32页 |
| ·基于快速K-SVD字典表示的检测算法 | 第32-35页 |
| ·图像的快速字典表示 | 第32-33页 |
| ·基于系数的局部特征提取 | 第33-34页 |
| ·基于系数的全局特征提取 | 第34-35页 |
| ·基于局部和全局特征的缺陷检测 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于快速PCA图像字典表示的缺陷检测算法 | 第36-43页 |
| ·基于PCA图像字典表示的主要思想 | 第36-40页 |
| ·PCA的几何意义 | 第36-38页 |
| ·PCA的基本原理 | 第38-39页 |
| ·PCA字典学习 | 第39-40页 |
| ·快速PCA字典构造 | 第40-41页 |
| ·基于快速PCA字典表示的检测算法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验结果与分折 | 第43-54页 |
| ·实验配置 | 第43-45页 |
| ·实验环境 | 第43页 |
| ·数据集 | 第43页 |
| ·参数设置 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-51页 |
| ·可视结果分析 | 第46-50页 |
| ·量化结果分析 | 第50-51页 |
| ·算法复杂度分析 | 第51页 |
| ·检测算法的应用扩展 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
