摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
第1章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 课题研究背景和现状 | 第8-11页 |
1.2 课题研究的意义 | 第11-12页 |
1.3 课题研究内容 | 第12-14页 |
第2章 白光干涉信号检测处理系统及噪声来源分析 | 第14-29页 |
2.1 Linnik型白光干涉测量系统设计 | 第14-22页 |
2.1.1 白光显微干涉系统的设计 | 第15-19页 |
2.1.2 扫描系统的设计 | 第19-21页 |
2.1.3 图像采集系统的设计 | 第21-22页 |
2.2 GPU的加速并行处理 | 第22-26页 |
2.2.1 GPU的简介 | 第22-23页 |
2.2.2 CUDA并行编程模型 | 第23-26页 |
2.3 扫描检测系统的噪声来源 | 第26-28页 |
2.3.1 椒盐噪声 | 第27页 |
2.3.2 斑点噪声 | 第27-28页 |
2.3.3 散粒噪声 | 第28页 |
2.3.4 热噪声 | 第28页 |
2.4 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 基于贝叶斯估计理论的信号三维去噪分析 | 第29-41页 |
3.1 贝叶斯估计理论 | 第29-31页 |
3.1.1 贝叶斯定理 | 第29-30页 |
3.1.2 先验分布的确定方法 | 第30页 |
3.1.3 后验分布 | 第30-31页 |
3.2 基于贝叶斯理论的估计方法 | 第31-32页 |
3.2.1 最大似然估计 | 第31-32页 |
3.2.2 最大后验估计 | 第32页 |
3.3 贝叶斯理论常用的先验模型 | 第32-35页 |
3.3.1 均匀分布先验模型 | 第32-33页 |
3.3.2 高斯分布先验模型 | 第33-34页 |
3.3.3 基于小波变换的稀疏性先验模型 | 第34页 |
3.3.4 拉普拉斯分布先验模型 | 第34-35页 |
3.4 噪声模型分析 | 第35-36页 |
3.5 白光干涉信号的贝叶斯估计算法的三维去噪 | 第36-40页 |
3.5.1 白光干涉信号的先验分布模型和噪声模型 | 第36-37页 |
3.5.2 白光干涉信号的横向空间噪声的去噪方法 | 第37-39页 |
3.5.3 白光干涉信号的纵向时间噪声的去噪方法 | 第39-40页 |
3.6 本章小结 | 第40-41页 |
第4章 白光干涉信号的三维去噪研究 | 第41-58页 |
4.1 白光干涉信号的采集与检测 | 第41-44页 |
4.1.1 金属断口的材料分析 | 第41-42页 |
4.1.2 白光干涉信号的采集 | 第42-43页 |
4.1.3 白光干涉信号的检测 | 第43-44页 |
4.2 白光干涉信号的传统三维去噪方法研究 | 第44-47页 |
4.2.1 均值滤波方法的去噪处理 | 第45页 |
4.2.2 中值滤波方法的去噪处理 | 第45-46页 |
4.2.3 傅里叶变换方法的去噪处理 | 第46页 |
4.2.4 小波变换方法的去噪处理 | 第46-47页 |
4.3 白光干涉信号的贝叶斯估计方法的三维去噪研究 | 第47-52页 |
4.3.1 白光干涉信号的空间噪声处理 | 第47-50页 |
4.3.2 白光干涉信号的时间噪声处理 | 第50-51页 |
4.3.3 白光干涉信号的三维去噪处理 | 第51-52页 |
4.4 白光干涉信号去噪效果分析 | 第52-57页 |
4.4.1 信号去噪的评定方法 | 第52页 |
4.4.2 信号去噪的性能分析 | 第52-55页 |
4.4.3 信号去噪的频谱分析 | 第55-57页 |
4.5 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 金属断口表面微观三维重建的效果分析 | 第58-67页 |
5.1 GPU的加速并行处理 | 第58-62页 |
5.1.1 GPU的环境配置 | 第58-59页 |
5.1.2 白光干涉数据的并行算法分析 | 第59-61页 |
5.1.3 白光干涉数据的加速试验 | 第61-62页 |
5.2 金属断口的三维重建分析 | 第62-63页 |
5.3 金属断口的二维剖面图 | 第63-65页 |
5.4 金属断口表面形貌的功率谱密度 | 第65-66页 |
5.5 本章小结 | 第66-67页 |
第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
6.1 总结 | 第67-68页 |
6.2 课题的创新点 | 第68页 |
6.3 课题的未来展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
科研工作情况说明 | 第73-74页 |
致谢 | 第74-75页 |