基于亚像素检测算法的视觉测量技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 视觉测量技术概述 | 第11-12页 |
| 1.2 亚像素边缘检测及其国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 亚像素边缘检测的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究目的及意义 | 第15页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 图像预处理与边缘检测 | 第17-29页 |
| 2.1 图像噪声 | 第17-19页 |
| 2.1.1 高斯噪声 | 第17-18页 |
| 2.1.2 脉冲噪声 | 第18-19页 |
| 2.2 图像滤波 | 第19-23页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第19-21页 |
| 2.2.2 高斯滤波 | 第21-22页 |
| 2.2.3 中值滤波 | 第22-23页 |
| 2.3 像素级边缘检测 | 第23-28页 |
| 2.3.1 一阶微分梯度算子 | 第24-25页 |
| 2.3.2 二阶微分梯度算子 | 第25-26页 |
| 2.3.3 Canny算子 | 第26-27页 |
| 2.3.4 实验仿真与分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 亚像素边缘检测 | 第29-45页 |
| 3.1 亚像素定位原理 | 第29-30页 |
| 3.2 矩法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 空间矩法 | 第30-33页 |
| 3.2.2 Zernike矩法 | 第33-36页 |
| 3.3 拟合法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 直线拟合 | 第37-38页 |
| 3.3.2 多项式拟合 | 第38-39页 |
| 3.4 插值法 | 第39-41页 |
| 3.4.1 双线性插值 | 第39-40页 |
| 3.4.2 样条插值 | 第40-41页 |
| 3.5 实验仿真与分析 | 第41-44页 |
| 3.5.1 检测精度 | 第41-43页 |
| 3.5.2 计算时间 | 第43-44页 |
| 3.5.3 抗噪性 | 第44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于灰度值模型的亚像素边缘检测算法改进 | 第45-64页 |
| 4.1 基于灰度值模型的边缘检测 | 第45-49页 |
| 4.1.1 像素灰度值模型 | 第45-46页 |
| 4.1.2 梯度计算的误差分析 | 第46-47页 |
| 4.1.3 已有检测算法的分析 | 第47-49页 |
| 4.2 一种新的理想单边缘灰度值模型 | 第49-56页 |
| 4.2.1 三角函数型边缘的可行性证明 | 第49-51页 |
| 4.2.2 公式推导 | 第51-53页 |
| 4.2.3 全象限的推广 | 第53页 |
| 4.2.4 特殊边缘情况的处理 | 第53-56页 |
| 4.3 改进的噪声图像边缘检测 | 第56-59页 |
| 4.3.1 非线性扩散滤波 | 第56-57页 |
| 4.3.2 改进后的P-M方程 | 第57-59页 |
| 4.4 实验仿真与结果分析 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 视觉测量系统验证与结果分析 | 第64-73页 |
| 5.1 测量系统平台搭建 | 第64-67页 |
| 5.1.1 测量系统结构 | 第64-65页 |
| 5.1.2 背景光源 | 第65页 |
| 5.1.3 工业镜头 | 第65-66页 |
| 5.1.4 CMOS相机 | 第66-67页 |
| 5.2 图像采集与检测 | 第67-68页 |
| 5.2.1 图像采集 | 第67-68页 |
| 5.2.2 边缘检测流程 | 第68页 |
| 5.3 实验结果及性能分析 | 第68-72页 |
| 5.3.1 边缘检测结果 | 第68-70页 |
| 5.3.2 性能分析 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第80-81页 |
