| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 金属断口图像处理研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 金属断口的预处理 | 第12-13页 |
| 1.2.2 金属断口图像特征提取研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 金属断口图像识别研究 | 第14-16页 |
| 1.3 经验曲波的提出及其国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 论文的主要内容与创新之处 | 第18-21页 |
| 1.4.1 论文的主要内容 | 第18-20页 |
| 1.4.2 关键问题及创新点 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 经验曲波变换理论与算法研究 | 第22-38页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 经验小波变换 | 第22-25页 |
| 2.2.1 经验小波变换理论 | 第22-25页 |
| 2.2.2 经验小波变换的算法步骤 | 第25页 |
| 2.3 经验曲波变换 | 第25-29页 |
| 2.3.1 曲波变换 | 第25-27页 |
| 2.3.2 经验曲波变换理论 | 第27-29页 |
| 2.4 经验曲波变换的算法 | 第29-37页 |
| 2.4.1 经验变换的傅里叶边界检测 | 第29-32页 |
| 2.4.2 经验曲波变换的算法研究 | 第32-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于经验曲波的断口图像去噪方法研究 | 第38-49页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 基于经验曲波的断口图像去噪原理 | 第39页 |
| 3.3 仿真研究 | 第39-43页 |
| 3.4 实验研究 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于经验曲波特征提取的断口图像识别方法研究 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 WLS-TSVM基本理论及算法 | 第49-53页 |
| 4.3 基于经验曲波变换的断口图像特征提取方法研究 | 第53-59页 |
| 4.4 基于EWTC-WLS-TSVM的图像识别过程 | 第59-60页 |
| 4.5 实验研究 | 第60-66页 |
| 4.5.1 同一特征提取算法不同识别器的断口图像识别 | 第60-63页 |
| 4.5.2 不同特征提取算法同一识别器的断口图像识别 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
