带钢表面缺陷图像典型噪声滤除研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的背景 | 第10-13页 |
| ·图像检测与处理 | 第10页 |
| ·企业需求 | 第10-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·经典去噪方法 | 第13页 |
| ·去噪新方法 | 第13-15页 |
| ·本课题的意义 | 第15-16页 |
| ·噪声去除研究的理论意义 | 第15页 |
| ·带钢表面缺陷检测系统中噪声滤除的意义 | 第15-16页 |
| ·研究滤除典型噪声的意义 | 第16页 |
| ·本文工作和内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 图像噪声 | 第18-24页 |
| ·噪声来源及其破坏效果 | 第18页 |
| ·图像噪声分类与模型 | 第18-21页 |
| ·图像噪声模型 | 第18-19页 |
| ·图像噪声分类 | 第19-21页 |
| ·图像质量评价标准 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 脉冲噪声滤除 | 第24-42页 |
| ·均值滤波 | 第24-25页 |
| ·简单邻域平均法 | 第24-25页 |
| ·域值邻域平均法 | 第25页 |
| ·加权邻域平均法 | 第25页 |
| ·中值滤波 | 第25-29页 |
| ·中值滤波的基本原理 | 第26-29页 |
| ·改进的中值滤波 | 第29-33页 |
| ·加权中值滤波 | 第29-30页 |
| ·极值中值滤波 | 第30-31页 |
| ·多级中值滤波 | 第31-32页 |
| ·自适应中值滤波 | 第32-33页 |
| ·多级加权自适应中值滤波 | 第33-35页 |
| ·新算法的基本思路 | 第33-34页 |
| ·新算法的实现流程 | 第34-35页 |
| ·实验与结果分析 | 第35-40页 |
| ·实验 | 第35-39页 |
| ·实验结果讨论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 高斯噪声的滤除 | 第42-60页 |
| ·低通滤波 | 第42-44页 |
| ·理想低通滤波器 | 第42-43页 |
| ·Butterworth(巴特沃斯)低通滤波器 | 第43-44页 |
| ·小波基本理论 | 第44-49页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·连续小波变换 | 第45-46页 |
| ·离散小波变换 | 第46-47页 |
| ·多分辨率分析及Mallat算法 | 第47-49页 |
| ·小波去噪 | 第49-56页 |
| ·概述 | 第49页 |
| ·小波去噪具体实现步骤 | 第49-50页 |
| ·不同小波基的特性 | 第50-51页 |
| ·小波去噪几种基本方法 | 第51-53页 |
| ·小波阈值去噪中阈值对去噪效果的影响 | 第53-54页 |
| ·小波阈值去噪中阈值函数对去噪效果的影响 | 第54-56页 |
| ·带钢表面缺陷图像的高斯噪声滤除与结果分析 | 第56-59页 |
| ·带钢表面缺陷图像的高斯噪声滤除的流程 | 第56-57页 |
| ·实验与结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 图像去噪系统软件的编制 | 第60-66页 |
| ·开发环境 | 第60页 |
| ·开发工具 | 第60-61页 |
| ·Visual C++ 6.0 | 第60-61页 |
| ·Matlab 7.0 | 第61页 |
| ·图像去噪系统软件的构成 | 第61-66页 |
| 第6章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
