基于小波变换的球团矿粒度检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·小波分析发展历程回顾 | 第9-10页 |
| ·小波分析在图像处理中的应用简介 | 第10-13页 |
| ·小波分析在图像恢复(去噪)中的应用 | 第11页 |
| ·小波分析在图像压缩编码中的应用 | 第11-12页 |
| ·小波分析在图像分割与边缘检测中的应用 | 第12页 |
| ·小波分析在图像增强中的应用 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究内容及安排 | 第13-14页 |
| 第二章 小波变换理论 | 第14-26页 |
| ·小波定义 | 第14-15页 |
| ·连续小波变换 | 第15-17页 |
| ·离散小波变换 | 第17-18页 |
| ·多分辨率分析 | 第18-21页 |
| ·Mallat分解与重构算法 | 第21-23页 |
| ·小波包 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 球团矿图像预处理 | 第26-37页 |
| ·球团矿粒度在线检测系统概述 | 第26-27页 |
| ·球团图像的去噪 | 第27-36页 |
| ·球团图像的灰度变换 | 第27页 |
| ·基于中值滤波的图像去噪方法 | 第27-30页 |
| ·基于小波变换的图像去噪方法 | 第30-33页 |
| ·小波去噪的原理 | 第30-32页 |
| ·非线性小波变换阈值法去噪 | 第32-33页 |
| ·基于小波包变换的图像去噪方法 | 第33-35页 |
| ·基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 球团矿图像边缘检测 | 第37-62页 |
| ·图像边缘定义 | 第37-38页 |
| ·球团图像的特点 | 第38页 |
| ·传统边缘检测方法 | 第38-46页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第39页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第39-40页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第40-41页 |
| ·Robinson边缘检测算子 | 第41页 |
| ·Laplace边缘检测算子 | 第41-42页 |
| ·Canny边缘检测方法 | 第42-44页 |
| ·传统方法的球团边缘检测结果及结论 | 第44-46页 |
| ·基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法 | 第46-55页 |
| ·小波思想的引入 | 第46页 |
| ·信号的奇异性刻画 | 第46-47页 |
| ·小波模与小波模极大值 | 第47-49页 |
| ·图像小波变换基函数的选取 | 第49-52页 |
| ·B-样条子波的基本概念 | 第49-50页 |
| ·滤波器的设计 | 第50-52页 |
| ·图像小波变换的快速算法 | 第52-53页 |
| ·小波模阈值的选择 | 第53页 |
| ·基于小波变换的自适应阈值边缘检测算法步骤 | 第53-55页 |
| ·仿真结果 | 第55页 |
| ·基于方向小波变换的图像边缘检测方法 | 第55-61页 |
| ·方向小波变换的定义 | 第56-58页 |
| ·基于方向小波变换的图像边缘检测算法 | 第58-61页 |
| ·小波基函数的选取 | 第58-60页 |
| ·基于方向小波变换的边缘检测算法步骤 | 第60-61页 |
| ·仿真结果 | 第61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 球团矿粒度测定与分析 | 第62-71页 |
| ·球团图像的标号 | 第62-65页 |
| ·边界跟踪 | 第62-63页 |
| ·图像标号算法 | 第63-65页 |
| ·球团粒度测定 | 第65-67页 |
| ·圆形度 | 第65-67页 |
| ·球团粒度计算 | 第67页 |
| ·实验方法与结果分析 | 第67-70页 |
| ·实验环境 | 第67-68页 |
| ·硬件环境 | 第67-68页 |
| ·软件环境 | 第68页 |
| ·系统标定 | 第68页 |
| ·实验方法 | 第68-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第78页 |
