| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题的国内外研究概况 | 第15-18页 |
| 1.2.1 工业CT图像预处理 | 第15-16页 |
| 1.2.2 工业CT图像分割和边缘检测 | 第16-17页 |
| 1.2.3 工业CT图像缺陷检测 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的章节安排及创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 本文的章节安排 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本文的主要创新点 | 第19-21页 |
| 第二章 基于核奇异值分解和相似点标记的非局部均值去噪 | 第21-29页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 非局部均值去噪 | 第22页 |
| 2.3 基于核奇异值分解和相似点标记的非局部均值去噪方法原理与步骤 | 第22-25页 |
| 2.3.1 核奇异值分解 | 第22-23页 |
| 2.3.2 相似点标记法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 算法流程与步骤 | 第24-25页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于NSST和人眼感知保真约束的图像自适应增强 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 非下采样Shearlet变换 | 第30页 |
| 3.3 基于NSST和人眼感知保真约束的高低频子带图像增强 | 第30-34页 |
| 3.3.1 非线性增益高频子带增强 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于人眼感知保真约束的低频子带增强 | 第31-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.4.1 主观视觉效果评价 | 第34-35页 |
| 3.4.2 客观定量指标评价 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于二维倒数灰度熵的工业CT图像分割 | 第37-45页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 倒数灰度熵的定义与一维倒数灰度熵阈值选取方法 | 第37-38页 |
| 4.3 二维倒数灰度熵阈值选取方法及其改进算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 二维倒数灰度熵阈值选取公式 | 第38-40页 |
| 4.3.2 二维倒数灰度熵的分解算法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测 | 第45-53页 |
| 5.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.2 引导滤波 | 第46-47页 |
| 5.3 基于NSST变换的边缘信息提取 | 第47-48页 |
| 5.4 高低频边缘融合 | 第48-49页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 5.5.1 初步边缘检测结果及分析 | 第49-50页 |
| 5.5.2 融合检测结果及分析 | 第50-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 基于视觉注意机制的工业CT图像缺陷检测 | 第53-59页 |
| 6.1 引言 | 第53页 |
| 6.2 视觉注意机制 | 第53-55页 |
| 6.3 改进的视觉注意模型CT缺陷分割方法 | 第55-57页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第57-58页 |
| 6.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结和展望 | 第59-62页 |
| 7.1 本文的主要工作 | 第59-60页 |
| 7.2 进一步的研究工作及展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71-72页 |
