| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1-1 图像测量技术概述 | 第7-9页 |
| 1-1-1 计算机图像处理系统 | 第7-8页 |
| 1-1-2 数字图像处理的主要方法 | 第8页 |
| 1-1-3 图像测量技术 | 第8-9页 |
| 1-2 图像分析与识别在微区电特性测量中的应用 | 第9-10页 |
| 1-3 计算机图像处理的应用发展 | 第10-11页 |
| 1-4 本论文的工作及内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 微区图像采集与物台装置 | 第12-19页 |
| 2-1 微区图像采集装置 | 第12-13页 |
| 2-2 摄像机模型及其标定 | 第13-15页 |
| 2-2-1 摄像机模型 | 第13-14页 |
| 2-2-2 摄像机标定 | 第14-15页 |
| 2-3 微区图像采集系统的软件平台 | 第15-18页 |
| 2-3-1 VC++6.0.IPL和OpenCV简介 | 第15-16页 |
| 2-3-2 VC++环境下基于IPL和OpenCV的编程 | 第16页 |
| 2-3-3 用于微区图像采集的软件系统 | 第16-18页 |
| 2-4 小结 | 第18-19页 |
| 第三章 微区图像预处理 | 第19-33页 |
| 3-1 灰度级修正 | 第19-22页 |
| 3-1-1 灰度变换法 | 第19-20页 |
| 3-1-2 直方图修正法 | 第20-22页 |
| 3-2 图像的噪声抑制 | 第22-30页 |
| 3-2-1 邻域平均法 | 第23页 |
| 3-2-2 空间域线性滤波法 | 第23-24页 |
| 3-2-3 多幅图像平均法 | 第24-25页 |
| 3-2-4 中值滤波法 | 第25-27页 |
| 3-2-5 改进的二维中值滤波器 | 第27-30页 |
| 3-2-6 试验结果分析 | 第30页 |
| 3-3 小结 | 第30-33页 |
| 第四章 微区图像识别与特征分析 | 第33-52页 |
| 4-1 常用边缘检测方法 | 第33-39页 |
| 4-1-1 微分算子边缘检测 | 第34-37页 |
| 4-1-2 其它新边缘检测法 | 第37-39页 |
| 4-2 亚像素边缘检测算法 | 第39-50页 |
| 4-2-1 亚像素细分算法的必要性与可能性 | 第39-40页 |
| 4-2-2 基于矩保持的亚像素边缘检测 | 第40-41页 |
| 4-2-3 利用一阶微分期望的亚像素边缘检测 | 第41-42页 |
| 4-2-4 利用切线信息的亚像素边缘检测 | 第42-44页 |
| 4-2-5 空间矩亚像素细分算法 | 第44-48页 |
| 4-2-6 试验结果及算法比较 | 第48-50页 |
| 4-3 图像特征描述 | 第50-51页 |
| 4-4 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 图像测量识别误差分析 | 第52-57页 |
| 5-1 图像识别分析系统产生误差的因素 | 第52-53页 |
| 5-2 微区图像检测误差分析 | 第53-56页 |
| 5-2-1 微区图像识别系统存在的误差 | 第53-54页 |
| 5-2-2 亚像素细分算法的误差分析 | 第54-56页 |
| 5-3 小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |