| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究现状及发展 | 第10-13页 |
| 1.2.1 激光熔覆工艺研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像边缘检测算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 实验材料、设备及方法 | 第17-25页 |
| 2.1 实验材料 | 第17-18页 |
| 2.1.1 基体材料 | 第17页 |
| 2.1.2 熔覆材料 | 第17-18页 |
| 2.2 实验设备及方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 激光熔覆实验设备 | 第18-19页 |
| 2.2.2 实验设备以及方法 | 第19-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 图像预处理 | 第25-33页 |
| 3.1 图像平滑、降噪 | 第25-27页 |
| 3.2 数学形态学操作 | 第27-29页 |
| 3.3 生成待检测图像 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-33页 |
| 第四章 基于经典边缘检测算法的激光熔覆组织边缘检测 | 第33-41页 |
| 4.1 Prewitt边缘检测算子 | 第33-34页 |
| 4.2 LoG边缘检测算子 | 第34-35页 |
| 4.3 Canny边缘检测算子 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 基于改进SUSAN算法的激光熔覆组织边缘检测 | 第41-47页 |
| 5.1 传统SUSAN算法 | 第41-43页 |
| 5.1.1 SUSAN算法的原理 | 第41-42页 |
| 5.1.2 SUSAN算法描述 | 第42-43页 |
| 5.2 SUSAN算法的改进 | 第43-44页 |
| 5.2.1 候选边缘点的提取 | 第43页 |
| 5.2.2 阈值t自适应 | 第43-44页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 基于主动生长的激光熔覆组织图像边缘连接 | 第47-53页 |
| 6.1 边缘连接算法概述 | 第47-48页 |
| 6.1.1 边缘检测后激光熔覆组织图像特征分析 | 第47页 |
| 6.1.2 边缘断裂的类型 | 第47-48页 |
| 6.2 边缘去噪与连接 | 第48-50页 |
| 6.2.1 边缘去噪 | 第48页 |
| 6.2.2 区域填充 | 第48页 |
| 6.2.3 基于自动区域生长的边缘连接算法 | 第48-50页 |
| 6.2.3.1 区域生长 | 第49页 |
| 6.2.3.2 自动区域生长边缘连接 | 第49-50页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 6.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第七章 主要结论与展望 | 第53-55页 |
| 7.1 主要结论 | 第53-54页 |
| 7.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |