| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 工业 CT 技术在逆向工程中的应用 | 第8-9页 |
| 1.1.2 工业 CT 图像轮廓处理与矢量化技术的研究意义 | 第9页 |
| 1.1.3 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 图像轮廓处理与矢量化技术国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-12页 |
| 2 面向工业 CT 图像的轮廓处理与矢量化方法 | 第12-16页 |
| 2.1 目前图像轮廓处理与矢量化方法的相关研究 | 第12-13页 |
| 2.2 面向工业 CT 图像的轮廓处理与矢量化方法 | 第13-14页 |
| 2.3 本章小结 | 第14-16页 |
| 3 工业 CT 图像轮廓处理 | 第16-34页 |
| 3.1 图像增强 | 第16-20页 |
| 3.1.1 直方图变换 | 第17-19页 |
| 3.1.2 图像平滑 | 第19-20页 |
| 3.2 轮廓提取 | 第20-30页 |
| 3.2.1 基于边缘检测的轮廓提取 | 第20-27页 |
| 3.2.2 基于图像阈值分割的轮廓提取 | 第27-30页 |
| 3.3 轮廓跟踪 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 轮廓的圆特征识别 | 第34-44页 |
| 4.1 基于存在概率图的圆检测方法 | 第34-36页 |
| 4.2 改进的存在概率图的圆检测方法 | 第36-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 复杂轮廓的特征识别 | 第44-60页 |
| 5.1 轮廓分段识别方法 | 第44页 |
| 5.2 基于曲率的轮廓分段识别方法研究 | 第44-45页 |
| 5.3 轮廓点的离散曲率 | 第45-53页 |
| 5.3.1 曲率计算公式 | 第45-48页 |
| 5.3.2 支撑区域的确定 | 第48-53页 |
| 5.4 轮廓分段特征识别 | 第53-59页 |
| 5.4.1 局部曲率极大值点提取 | 第53-54页 |
| 5.4.2 直线特征粗提取 | 第54-55页 |
| 5.4.3 细分段曲线特征判断 | 第55-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 工业 CT 图像轮廓处理与矢量化系统介绍 | 第60-68页 |
| 6.1 系统开发环境 | 第60页 |
| 6.2 系统功能描述 | 第60-66页 |
| 6.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 7 测试与分析 | 第68-74页 |
| 7.1 实例分析 | 第68-73页 |
| 7.2 本章小结 | 第73-74页 |
| 8 总结与展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 附录 | 第84页 |