| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 电梯曳引机检测技术 | 第11-13页 |
| 1.2.1 电梯曳引机结构 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电梯曳引机的常见故障 | 第12-13页 |
| 1.2.3 电梯曳引机检测技术发展现状 | 第13页 |
| 1.3 电梯钢丝绳检测技术 | 第13-15页 |
| 1.3.1 电梯钢丝绳的结构 | 第13-14页 |
| 1.3.2 电梯钢丝绳的常见损伤 | 第14页 |
| 1.3.3 钢丝绳检测技术发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 现代数字图像处理技术 | 第15-17页 |
| 1.4.1 数字图像处理主要研究的内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 图像处理的优点 | 第16页 |
| 1.4.3 数字图像处理的应用 | 第16-17页 |
| 1.4.4 现代图像处理故障检测优势 | 第17页 |
| 1.5 论文的研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于改进Contourlet变换的曳引机和钢丝绳预处理 | 第19-35页 |
| 2.1 曳引机和钢丝绳彩色图像灰度化 | 第19-20页 |
| 2.2 Contourlet变换 | 第20-26页 |
| 2.2.1 拉普拉斯金字塔变换 | 第20-21页 |
| 2.2.2 方向滤波器组 | 第21-25页 |
| 2.2.3 Contourlet滤波器 | 第25-26页 |
| 2.3 基于改进Contourlet变换的曳引机和钢丝绳图像去噪算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 邻域收缩法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 改进的Contourlet变换去噪算法 | 第28-30页 |
| 2.4 试验结果及分析 | 第30-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于改进GAC模型的曳引机和钢丝绳图像边缘分割 | 第35-51页 |
| 3.1 活动轮廓模型 | 第35-36页 |
| 3.1.1 几何活动轮廓模型 | 第35-36页 |
| 3.1.2 参数活动轮廓模型 | 第36页 |
| 3.2 水平集方法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 曲线演化理论 | 第37-38页 |
| 3.2.2 水平集函数 | 第38-39页 |
| 3.2.3 符号距离函数 | 第39-40页 |
| 3.2.4 水平集函数数值解法 | 第40页 |
| 3.3 变分法和梯度下降流 | 第40-42页 |
| 3.3.1 变分法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 梯度下降流法 | 第41-42页 |
| 3.4 基于改进GAC模型的曳引机和钢丝绳边缘分割 | 第42-44页 |
| 3.5 试验结果及分析 | 第44-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 电梯曳引机和钢丝绳故障缺损度检测 | 第51-59页 |
| 4.1 电梯曳引机和钢丝绳故障缺损度检测 | 第51-54页 |
| 4.1.1 Bayes抠图算法 | 第51-52页 |
| 4.1.2 图像中目标面积的选择 | 第52页 |
| 4.1.3 缺损程度计算 | 第52-54页 |
| 4.2 试验结果及分析 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
