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炭素材料X射线图像微弱特征的小波分析识别

摘要第3-4页
Abstract第4页
目录第6-9页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 论文背景及其研究意义第9-11页
    1.2 X射线图像处理概述第11-14页
        1.2.1 图像处理的发展历史和应用第11页
        1.2.2 X射线图像增强方法第11-12页
        1.2.3 X射线图像边缘检测第12-14页
    1.3 小波分析及其图像处理简介第14-19页
        1.3.1 小波分析的基本概念第14-18页
        1.3.2 小波分析在图像处理中的应用第18-19页
    1.4 研究内容和研究方法第19-20页
        1.4.1 研究内容第19-20页
        1.4.2 研究方法第20页
    1.5 本章小结第20-21页
第二章 数字X射线成像系统及图像预处理第21-35页
    2.1 X射线检测原理和方法第21页
    2.2 X射线检测成像系统设计第21-26页
        2.2.1 系统结构图第22-24页
        2.2.2 缺陷自动检测流程第24-26页
    2.3 X射线图像的预处理第26-34页
        2.3.1 X射线图像的特点第26页
        2.3.2 X射线图像预处理第26-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 图像的二维小波变换增强第35-45页
    3.1 图像的二维小波变换第35-39页
        3.1.1 二维小波变换的一般形式第35页
        3.1.2 二维小波变换的数学描述第35-37页
        3.1.3 二维小波变换的滤波器描述第37-39页
    3.2 小波基选择和分解层次第39-42页
        3.2.1 小波基的选择标准及其主要性质第39页
        3.2.2 小波基的选取方法第39-41页
        3.2.3 小波分解层数的确定第41-42页
    3.3 小波变换的图像增强识别第42-44页
        3.3.1 检测原理和方法实现第42页
        3.3.2 实验结果第42-44页
        3.3.3 方法的特点分析第44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 X射线图像的小波增强算法第45-57页
    4.1 图像的格式和数据类型第45-47页
        4.1.1 图像格式和图像类型转换第45-46页
        4.1.2 图像的数据类型及其相互转换第46-47页
    4.2 基于软阈值的小波高频增强第47-50页
        4.2.1 增强原理第47-49页
        4.2.2 方法实现第49页
        4.2.3 实验结果第49-50页
    4.3 基于小波变换的反锐化掩模法第50-53页
        4.3.1 算法原理第50-52页
        4.3.2 实验结果第52-53页
    4.4 小波分析与传统方法的融合增强第53-55页
        4.4.1 方法原理及实现步骤第53-54页
        4.4.2 实验结果第54-55页
    4.5 本章小结第55-57页
第五章 X射线图像的小波边缘识别第57-74页
    5.1 图像边缘分析和对检测小波基的要求第57-59页
        5.1.1 数字图像的边缘分析第57-58页
        5.1.2 边缘检测对小波基函数的要求第58-59页
    5.2 小波双尺度方程边缘检测算法第59-64页
        5.2.1 小波分析中的双尺度方程第60-61页
        5.2.2 双尺度方程滤波器的取值第61-62页
        5.2.3 边缘检测算法实现第62-63页
        5.2.4 实验结果和讨论第63-64页
    5.3 小波变换局部模值的零交叉检测算法第64-73页
        5.3.1 检测原理第64-66页
        5.3.2 方法实现与算法步骤第66-67页
        5.3.3 实验的主要过程、结果与讨论第67-73页
    5.4 本章小结第73-74页
第六章 全文总结与研究展望第74-77页
    6.1 全文总结第74-75页
    6.2 研究展望第75-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的奖励第81-82页
附源程序及详细注释第82-93页
致谢第93页

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