回转窑火焰图像分割方法的研究与实现
| 独创性声明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·图像分割对回转窑控制的重要性 | 第9页 |
| ·回转窑控制的难度以及使用图像处理方法的原因 | 第9-10页 |
| ·回转窑控制的应用研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文工作 | 第11页 |
| ·本文创新之处 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 图像处理方法综述 | 第13-35页 |
| ·图像去噪方法综述 | 第13-17页 |
| ·经典的消除噪声的方法 | 第13-14页 |
| ·均值滤波器 | 第13页 |
| ·中值滤波器 | 第13-14页 |
| ·多图像平均法 | 第14页 |
| ·低通滤波器 | 第14页 |
| ·几种较新的消除噪声方法 | 第14-17页 |
| ·基于均值操作的快速自适应滤波器 | 第14-15页 |
| ·模糊加权均值滤波器 | 第15-16页 |
| ·基于离散正交小波变换的图像去噪方法 | 第16页 |
| ·基于模糊神经网络的脉冲噪声滤波器 | 第16-17页 |
| ·应用颜色矢量法抑制彩色图像中的噪声干扰 | 第17页 |
| ·图像去噪方法的小结 | 第17页 |
| ·图像分割方法综述 | 第17-30页 |
| ·基于阈值的方法 | 第17-22页 |
| ·P-tile法 | 第17页 |
| ·双峰法 | 第17-18页 |
| ·Ostu法 | 第18页 |
| ·时刻存储法 | 第18页 |
| ·最小错误法 | 第18-19页 |
| ·灰度直方图凹度分析法 | 第19页 |
| ·一维灰度直方图法 | 第19-20页 |
| ·一致对比度法 | 第20页 |
| ·一致性准则 | 第20页 |
| ·形状准则 | 第20-21页 |
| ·最大相关原则法 | 第21-22页 |
| ·基于边缘检测的方法 | 第22-27页 |
| ·Roberts边缘算子 | 第22页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第22-23页 |
| ·Prewitt边缘算子 | 第23页 |
| ·Laplacan边缘算子 | 第23-24页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第24页 |
| ·模糊推理的边缘检测 | 第24-25页 |
| ·Mallat小波边缘检测算子 | 第25-26页 |
| ·基于灰度直方图的边缘检测 | 第26-27页 |
| ·基于特定理论的分割方法 | 第27-28页 |
| ·基于数学形态学的方法 | 第27页 |
| ·基于模糊集理论的方法 | 第27-28页 |
| ·基于小波变换的方法 | 第28页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第28页 |
| ·图像分割的质量评价 | 第28-29页 |
| ·图像分割的启示与展望 | 第29-30页 |
| ·图像融合方法综述 | 第30-35页 |
| ·空间域 | 第30-31页 |
| ·变换域 | 第31-33页 |
| ·智能域 | 第33-35页 |
| 第三章 回转窑火焰图像分割 | 第35-61页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·图像的预处理 | 第35-37页 |
| ·图像去噪及平滑处理 | 第37-42页 |
| ·多方向窗检测去噪 | 第37-40页 |
| ·图像间平滑 | 第40-42页 |
| ·图像分割 | 第42-58页 |
| ·大津阈值法 | 第42-51页 |
| ·K-均值聚类法 | 第51-54页 |
| ·分水岭方法 | 第54-58页 |
| ·图像融合 | 第58-60页 |
| ·特征量统计 | 第60-61页 |
| 第四章 实验结果 | 第61-63页 |
| 第五章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 论文情况 | 第69页 |
