| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外现状 | 第8-10页 |
| ·课题主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 基于亮度 去污等级方程的洗涤去污等级评价 | 第11-24页 |
| ·去污等级 亮度方程拟合 | 第11-17页 |
| ·采集样照图像 | 第11页 |
| ·样照分析 | 第11-16页 |
| ·样照油污区域亮度与去污等级方程 | 第16-17页 |
| ·评定试验部分 | 第17-20页 |
| ·试验材料与仪器 | 第17-18页 |
| ·试验方案 | 第18-20页 |
| ·试验与数据分析 | 第20-22页 |
| ·试样油污亮度归一化 | 第20-22页 |
| ·基于本文算法的去污等级评定 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于小波纹理特征和 BP 神经网络的洗涤去污等级评价 | 第24-42页 |
| ·小波理论 | 第24-28页 |
| ·小波基函数 | 第24-25页 |
| ·Mallat 快速算法和滤波器组 | 第25-28页 |
| ·洗涤试样图像的小波纹理分析 | 第28-31页 |
| ·小波纹理分析 | 第28-29页 |
| ·能量特征分析 | 第29-31页 |
| ·神经网络识别 | 第31-36页 |
| ·BP 神经网络 | 第31-33页 |
| ·网络参数选择与结构设计 | 第33-36页 |
| ·试验结果与分析 | 第36-41页 |
| ·试验方案 | 第36-38页 |
| ·试验结果分析 | 第38-40页 |
| ·方程法与网络识别方法比较 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 洗涤去污等级算法的用户界面设计 | 第42-52页 |
| ·洗涤去污等级评价系统框架 | 第42-43页 |
| ·基于亮度值 去污等级曲线的去污等级评价系统框架 | 第42页 |
| ·基于小波纹理特征和 BP 神经网络的去污等级评价系统框架 | 第42-43页 |
| ·去污等级评定系统设计思路 | 第43-44页 |
| ·基于亮度值 去污等级曲线的去污等级评定系统设计思路 | 第43页 |
| ·基于小波纹理特征和 BP 神经网络的去污等级评定系统设计思路 | 第43-44页 |
| ·去污等级评定系统界面 | 第44-51页 |
| ·基于亮度值 去污等级曲线的去污等级评定系统操作示例 | 第45-47页 |
| ·基于小波纹理特征和 BP 神经网络的去污等级识别系统操作示例 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录：攻读硕士学位期间的研究成果目录 | 第58页 |
