| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·图像振动检测技术的发展现状 | 第10-11页 |
| ·图像振动检测的关键问题 | 第11-12页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 平显图像振动检测系统设计 | 第14-22页 |
| ·平显图像振动检测系统的总体设计 | 第14-15页 |
| ·数据的采集 | 第15-19页 |
| ·高速摄像机 | 第15-17页 |
| ·高速像机移动支架 | 第17-19页 |
| ·采集设备 | 第19页 |
| ·高速数据处理工作站 | 第19-20页 |
| ·存储速度与存取容量计算 | 第19页 |
| ·工作站和存储器 | 第19-20页 |
| ·平显图像振动检测系统软件 | 第20-22页 |
| ·系统软件组成 | 第20-21页 |
| ·图像振动检测的设计 | 第21-22页 |
| 第三章 高速像机采集平显振动图像处理技术 | 第22-37页 |
| ·数字图像处理技术 | 第22-23页 |
| ·平显振动图像的噪声及处理方法 | 第23-27页 |
| ·平显振动图像的噪声 | 第24页 |
| ·平显振动图像的去噪 | 第24-27页 |
| ·基于大津阈值法的振动图像分割 | 第27-32页 |
| ·阈值分割的原理 | 第28页 |
| ·阈值分割算法的分析 | 第28-32页 |
| ·选择基于大津阈值分割法的原因 | 第32页 |
| ·基于特征匹配的运动估计 | 第32-37页 |
| ·运动估计的原理 | 第32页 |
| ·运动估计算法的研究 | 第32-35页 |
| ·选择基于特征匹配算法的原因 | 第35-37页 |
| 第四章 基于改进特征点提取的平显图像振动检测算法研究 | 第37-57页 |
| ·选择基于特征点的振动检测算法的原因 | 第37页 |
| ·基于特征点的图像振动检测算法原理 | 第37-38页 |
| ·特征点的提取算法分析 | 第38-44页 |
| ·基于角点提取算法 | 第38-39页 |
| ·基于兴趣点提取算法 | 第39-40页 |
| ·基于边缘检测提取特征点 | 第40-44页 |
| ·基于改进边缘检测提取特征点的振动检测算法 | 第44-52页 |
| ·对边缘检测提取特征点进行改进分析 | 第44页 |
| ·改进边缘检测提取特征点算法 | 第44-48页 |
| ·特征点的匹配 | 第48-52页 |
| ·针对旋转运动特征点检测算法 | 第52-57页 |
| ·划分图像区域 | 第53页 |
| ·运动向量估计 | 第53-57页 |
| 第五章 平显图像振动检测系统的实现 | 第57-70页 |
| ·图像的采集 | 第57-59页 |
| ·平显图像振动检测模块的实现 | 第59-68页 |
| ·平显图像的叠加 | 第60-62页 |
| ·平显图像的振动检测 | 第62-66页 |
| ·平显图像的播放 | 第66-68页 |
| ·振动检测的准确度评价 | 第68-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 1.本文的主要结论 | 第70页 |
| 2.进一步的研究工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |