| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究的背景 | 第12页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·带钢缺陷检测系统研究现状 | 第12-14页 |
| ·图像分割研究现状 | 第14-15页 |
| ·相关研究主要存在的问题 | 第15-18页 |
| ·图像分割主要存在的问题 | 第15-16页 |
| ·带钢缺陷图像分割中存在的问题 | 第16-18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第18页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 带钢表面缺陷图像的快速检测 | 第20-26页 |
| ·带钢表面缺陷在线检测系统的结构 | 第20-22页 |
| ·疑似缺陷图像的快速检测 | 第22-24页 |
| ·目标区域的分割 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像分割及活动轮廓模型概述 | 第26-40页 |
| ·图像分割方法概述 | 第26-31页 |
| ·基于边界的图像分割 | 第26-28页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第28-29页 |
| ·基于特定理论的图像分割 | 第29-31页 |
| ·活动轮廓模型概述 | 第31-39页 |
| ·参数活动轮廓模型 | 第32-33页 |
| ·几何活动轮廓模型 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于凸优化活动轮廓模型目标区域分割 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·几种典型的活动轮廓模型 | 第41-45页 |
| ·Mumford-Shah模型 | 第41页 |
| ·Chan-V模型 | 第41-43页 |
| ·Local Binary Fitting(LBF)模型 | 第43-45页 |
| ·基于凸优化的活动轮廓模型 | 第45-49页 |
| ·缺陷图像中的局部信息 | 第46-47页 |
| ·凸优化的活动轮廓模型 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-57页 |
| ·缺陷图像中的单目标区域分割 | 第50-53页 |
| ·方法性能比较分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 缺陷图像中的多目标区域分割 | 第58-74页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·多相图像分割的活动轮廓模型 | 第59-67页 |
| ·Samson模型 | 第59-60页 |
| ·Vese-C模型 | 第60-65页 |
| ·多相图像分割的扩展模型 | 第65-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-72页 |
| ·基于Vese-C模型的多目标区域分割 | 第67-68页 |
| ·基于CACM模型的多目标区域分割 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间发表论文和获奖情况 | 第84页 |