超声检测数据后处理的研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·论文的背景及研究意义 | 第9-12页 |
| ·超声数据和图像去噪方法研究现状 | 第12-16页 |
| ·一般去噪方法 | 第12-13页 |
| ·小波去噪方法 | 第13-15页 |
| ·稀疏分解匹配追踪去噪方法 | 第15-16页 |
| ·数学形态学分析方法 | 第16-18页 |
| ·数学形态学的形成与发展 | 第16-17页 |
| ·数学形态学的基本理论 | 第17-18页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第18-21页 |
| 2 超声检测和显示原理 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·超声检测原理 | 第21-25页 |
| ·超声波物理基础 | 第21-23页 |
| ·脉冲反射法 | 第23-24页 |
| ·脉冲穿透法 | 第24-25页 |
| ·超声波显示原理 | 第25-28页 |
| ·A扫描 | 第26页 |
| ·B扫描 | 第26页 |
| ·C扫描 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 超声A扫描数据去噪 | 第29-51页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·噪声种类介绍 | 第29-31页 |
| ·噪声介绍 | 第29页 |
| ·复合材料检测中的噪声 | 第29-30页 |
| ·钛合金材料检测中的噪声 | 第30-31页 |
| ·信号稀疏分解 | 第31-36页 |
| ·稀疏分解原理 | 第31-32页 |
| ·稀疏分解的重构算法 | 第32-34页 |
| ·本文算法 | 第34-36页 |
| ·超声A扫描数据稀疏分解去噪 | 第36-49页 |
| ·超声检测回波模型 | 第36-37页 |
| ·数据去噪性能评价 | 第37-38页 |
| ·模拟信号去噪效果比较 | 第38页 |
| ·实验研究 | 第38-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 超声C扫描图像处理 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·超声C扫描图像稀疏分解去噪 | 第51-57页 |
| ·图像去噪性能评估 | 第51-52页 |
| ·超声C扫面图像稀疏去噪应用 | 第52-57页 |
| ·超声深孔C扫描缺陷图像失真处理 | 第57-63页 |
| ·深孔缺陷图像失真问题分析 | 第57-59页 |
| ·基于图像形态学的超声缺陷图像失真解决方案 | 第59页 |
| ·实验研究 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果和参与课题 | 第73页 |
