频谱曲线的自动提取方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 综述 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 技术关键及难点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 2 图像处理的基本方法 | 第13-19页 |
| 2.1 图像的熵 | 第13页 |
| 2.2 图像的灰度化 | 第13-14页 |
| 2.3 图像的灰度变换 | 第14-15页 |
| 2.4 图像的去噪 | 第15-17页 |
| 2.5 图像的投影 | 第17-19页 |
| 3 频谱图的结构分析 | 第19-23页 |
| 3.1 傅里叶级数和傅里叶变换 | 第19页 |
| 3.2 频谱图的类型和特征 | 第19-21页 |
| 3.2.1 频谱图的类型 | 第19-20页 |
| 3.2.2 频谱图的特征 | 第20-21页 |
| 3.3 频谱曲线的特征 | 第21页 |
| 3.4 频谱图的栅格特征 | 第21-23页 |
| 4 频谱图的预处理 | 第23-28页 |
| 4.1 频谱图的灰度化 | 第23页 |
| 4.2 频谱图的自适应灰度变换 | 第23-25页 |
| 4.3 基于熵的高低品质频谱图的分类 | 第25-28页 |
| 5 栅格的识别和去除栅格 | 第28-40页 |
| 5.1 投影 | 第28-30页 |
| 5.1.1 基于背景灰度的投影 | 第28-29页 |
| 5.1.2 基于背景灰度窗口阈值的投影 | 第29-30页 |
| 5.2 基于投影的栅格识别 | 第30-33页 |
| 5.3 基于全图统计滤噪的方法去除栅格 | 第33-36页 |
| 5.4 基于栅格局部统计滤噪的方法去除栅格 | 第36-40页 |
| 6 频谱图曲线的提取 | 第40-54页 |
| 6.1 频谱曲线提取的两种流程 | 第41-42页 |
| 6.2 曲线集合的获取 | 第42-43页 |
| 6.3 基于频谱曲线的特征获取初步的频谱曲线 | 第43-45页 |
| 6.3.1 相邻像素点的斜率标准差 | 第43-44页 |
| 6.3.2 像素点的个数 | 第44-45页 |
| 6.4 基于全图统计滤噪的频谱图曲线提取方法 | 第45-49页 |
| 6.5 基于栅格局部统计滤噪的频谱图曲线提取方法 | 第49-54页 |
| 7 结论和展望 | 第54-55页 |
| 7.1 结论 | 第54页 |
| 7.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
