| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 铁谱分析技术 | 第12-14页 |
| 1.2.1 铁谱分析技术简介 | 第12页 |
| 1.2.2 铁谱图像分析技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 铁谱图像分析技术研究的意义 | 第14页 |
| 1.3 铁谱磨粒纹理的研究 | 第14-15页 |
| 1.3.1 铁谱磨粒纹理研究的意义 | 第14-15页 |
| 1.3.2 铁谱磨粒纹理研究存在的不足 | 第15页 |
| 1.4 本文研究的内容 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本文研究的内容和方法 | 第15-16页 |
| 1.4.2 本文结构框架 | 第16-17页 |
| 第二章 铁谱图像处理技术简介 | 第17-27页 |
| 2.1 机械磨损机理及磨粒类型 | 第17-19页 |
| 2.1.1 机械磨损机理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 磨粒的分类 | 第18-19页 |
| 2.2 颜色空间模型简介 | 第19-21页 |
| 2.2.1 RGB彩色空间模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 HSV颜色空间模型 | 第20-21页 |
| 2.3 图像边缘检测 | 第21-24页 |
| 2.3.1 梯度算子 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Roberts边缘检测算子 | 第22页 |
| 2.3.3 Sobel边缘检测算子 | 第22-23页 |
| 2.3.4 Canny边缘检测算子 | 第23-24页 |
| 2.4 阈值分割法 | 第24-25页 |
| 2.4.1 阈值分割法简介 | 第24-25页 |
| 2.4.2 大津阈值法简介 | 第25页 |
| 2.5 纹理特征提取方法 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于大津阈值和区域标记算法的铁谱图像分割 | 第27-39页 |
| 3.1 大津阈值与区域标记算法的原理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 大津阈值法原理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 区域标记算法基本原理 | 第28-30页 |
| 3.2 基于大津阈值和区域标记算法的铁谱图像分割 | 第30-37页 |
| 3.2.1 大津阈值减除铁谱图像背景 | 第30-34页 |
| 3.2.2 基于区域标记的磨粒图像分割 | 第34-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于共生矩阵和支持向量机的磨粒纹理提取和分类 | 第39-53页 |
| 4.1 灰度共生矩阵 | 第39-42页 |
| 4.1.1 灰度共生矩阵定义 | 第39-40页 |
| 4.1.2 灰度共生矩阵的特征参数 | 第40-41页 |
| 4.1.3 基于灰度共生矩阵的铁谱图像纹理特征提取步骤 | 第41-42页 |
| 4.2 灰度-梯度共生矩阵 | 第42-45页 |
| 4.2.1 灰度-梯度共生矩阵定义 | 第42-43页 |
| 4.2.2 灰度-梯度共生矩阵的特征参数 | 第43-45页 |
| 4.2.3 基于灰度-梯度共生矩的阵铁谱图像纹理特征参数提取步骤 | 第45页 |
| 4.3 支持向量机 | 第45-47页 |
| 4.3.1 线性可分的最优分类面 | 第45-46页 |
| 4.3.2 线性不可分的最优分类面 | 第46-47页 |
| 4.3.3 核函数 | 第47页 |
| 4.4 实验结果 | 第47-51页 |
| 4.4.1 训练样本的纹理特征参数提取 | 第48-49页 |
| 4.4.2 测试样本的纹理特征参数提取 | 第49-51页 |
| 4.4.3 磨粒类型的分类 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于霍夫变换的磨粒纹理检测 | 第53-71页 |
| 5.1 霍夫变换简介 | 第53页 |
| 5.2 直线检测 | 第53-62页 |
| 5.2.1 基于传统Hough变换的直线检测算法 | 第53-56页 |
| 5.2.2 基于统计概率Hough变换的直线检测算法 | 第56页 |
| 5.2.3 基于统计概率Hough变换的磨粒纹理直线检测 | 第56-62页 |
| 5.3 圆检测 | 第62-69页 |
| 5.3.1 基于传统Hough变换的圆检测算法 | 第62页 |
| 5.3.2 基于随机Hough变换的圆检测算法 | 第62-64页 |
| 5.3.3 改进随机Hough变换的圆检测算法 | 第64-66页 |
| 5.3.4 基于改进随机Hough变换的磨粒纹理圆检测 | 第66-69页 |
| 5.4 基于纹理基元的异常大磨粒识别 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结和展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本课题主要的研究工作 | 第71页 |
| 6.2 本课题的创新点 | 第71-72页 |
| 6.3 本课题的研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |
