| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 熔池图像边缘检测的研究意义 | 第7页 |
| 1.2 边缘检测技术的研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 传统边缘检测技术研究的现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 现代边缘检测技术的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 数学形态学在焊接熔池图像处理方面的应用特点 | 第10页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 传统的焊接熔池图像边缘检测方法 | 第11-20页 |
| 2.1 图像的边缘检测 | 第11-12页 |
| 2.2 常用的图像边缘检测算子 | 第12-17页 |
| 2.3 基于蚁群算法的焊接熔池图像边缘检测 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 数学形态学在图像处理中的基本理论 | 第20-30页 |
| 3.1 数学形态学基本概念 | 第20-21页 |
| 3.2 二值形态学的基本运算 | 第21-26页 |
| 3.2.1 腐蚀运算 | 第21-23页 |
| 3.2.2 膨胀运算 | 第23-24页 |
| 3.2.3 开运算 | 第24-25页 |
| 3.2.4 闭运算 | 第25-26页 |
| 3.3 灰度形态学中的基本运算 | 第26-29页 |
| 3.3.1 灰度膨胀运算 | 第26-27页 |
| 3.3.2 灰度腐蚀运算 | 第27-28页 |
| 3.3.3 开运算、闭运算 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 数学形态学焊接熔池图像边缘检测 | 第30-42页 |
| 4.1 传统形态学边缘检测算法 | 第30-33页 |
| 4.2 多结构元素形态学边缘检测 | 第33-36页 |
| 4.3 基于多方向灰度形态学边缘检测 | 第36-41页 |
| 4.3.1 多方向灰度形态学边缘检测 | 第36-39页 |
| 4.3.2 基于多方向边缘检测的改进算法 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于自适应二值化的形态学边缘检测 | 第42-49页 |
| 5.1 图像的阈值分割 | 第42-44页 |
| 5.1.1 迭代阈值二值化 | 第42-43页 |
| 5.1.2 最大类间方差法 | 第43-44页 |
| 5.2 局部自适应二值化方法 | 第44-45页 |
| 5.3 基于自适应二值化的形态学边缘检测 | 第45-47页 |
| 5.4 熔池边缘检测评价准则 | 第47-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 主要完成的任务 | 第49页 |
| 6.2 结论 | 第49-50页 |
| 6.3 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-62页 |