基于显著性特征的钢坯表面缺陷检测技术
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·视觉缺陷检测研究现状 | 第13-14页 |
| ·视觉缺陷检测算法综述 | 第14-16页 |
| ·视觉注意显著性综述 | 第16-17页 |
| ·主要工作及安排 | 第17-18页 |
| 第二章 视觉系统与注意力机制 | 第18-26页 |
| ·视觉系统 | 第18-19页 |
| ·视觉通路构成 | 第19-24页 |
| ·眼睛结构 | 第19-21页 |
| ·外膝体 | 第21-23页 |
| ·视皮层 | 第23-24页 |
| ·注意力机制 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于视觉注意力的经典显著性算法 | 第26-37页 |
| ·ITTI模型 | 第26-33页 |
| ·初级特征提取 | 第28-30页 |
| ·显著图计算 | 第30-32页 |
| ·显考图竞争 | 第32-33页 |
| ·显著图融合 | 第33页 |
| ·Hou模型 | 第33-35页 |
| ·GOFERMAN模型 | 第35页 |
| ·CHENG模型 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 融合全局色差与局部纹理特征的显著性算法 | 第37-58页 |
| ·全局空间色度差显著性 | 第37-43页 |
| ·全局显著性计算 | 第37-39页 |
| ·直方图色度量化 | 第39-41页 |
| ·色度显著性平滑 | 第41-43页 |
| ·局部纹理特征融合显著性 | 第43-49页 |
| ·全局特征与局部特征融合 | 第49-51页 |
| ·实验数据分析 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于显著性特征的钢坯表面缺陷检测 | 第58-72页 |
| ·表面缺陷图像检测 | 第58-59页 |
| ·钢坯缺陷区域检测 | 第59-64页 |
| ·缺陷区域检测模型 | 第59-60页 |
| ·缺陷区域特征提取 | 第60-61页 |
| ·缺陷区域阈值选取 | 第61-64页 |
| ·实验 | 第64-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 全文总结 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78页 |
