材料拉伸实验应变测量的目标精密边缘检测算法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题的研究背景及其意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·应用于本课题的图像测量技术 | 第9-13页 |
| ·图像测量技术概述 | 第9-10页 |
| ·图像测量的国内外应用现状与发展趋势 | 第10-13页 |
| ·课题研究的主要内容及任务 | 第13-14页 |
| ·课题的主要研究内容及其目标 | 第13页 |
| ·课题的研究任务 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 视频图像应变测量实验系统结构及原理 | 第15-24页 |
| ·视频图像应变测量系统的原理及基本组成 | 第15-17页 |
| ·视频图像应变测量系统的实验装置 | 第17-18页 |
| ·视频图像应变测量系统的软件设计及改进 | 第18-22页 |
| ·软件系统设计的要求与内容 | 第18-20页 |
| ·面向对象可视化软件设计 | 第20-21页 |
| ·视频图像应变测量系统软件的功能模块 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 应用于本课题的小波变换理论分析及应用 | 第24-36页 |
| ·小波变换的发展 | 第24-25页 |
| ·小波变换的定义与性质 | 第25-29页 |
| ·小波变换的定义 | 第25-28页 |
| ·小波变换的性质 | 第28-29页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第29-34页 |
| ·多分辨率分析概念的引入 | 第29-30页 |
| ·小波函数与小波空间 | 第30页 |
| ·Mallat分解重构算法 | 第30-32页 |
| ·几种常用的小波 | 第32-34页 |
| ·小波变换在图像领域中的应用 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 视频图像应变测量的精密边缘检测算法分析 | 第36-51页 |
| ·图像的边缘检测 | 第36-38页 |
| ·图像的边缘模型 | 第36-37页 |
| ·边缘检测的一般步骤 | 第37-38页 |
| ·精密边缘检测前的粗边界提取算法 | 第38-40页 |
| ·应用于本课题的亚像素边缘检测算法 | 第40-46页 |
| ·亚像素边缘检测原理及其适用条件 | 第40-41页 |
| ·小波变换期望值亚像素算法 | 第41-43页 |
| ·一阶微分期望值亚像素算法 | 第43-44页 |
| ·一维灰度矩亚像素算法 | 第44-46页 |
| ·标记目标的边缘拟合 | 第46-50页 |
| ·与经典统计学原理相结合 | 第46-47页 |
| ·与最小二乘拟合法相结合 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 视频图像应变测量的实验研究 | 第51-64页 |
| ·不同亚像素算法比较 | 第51-55页 |
| ·试件不同标距长度对实验的影响 | 第55-57页 |
| ·不同采集频率对算法的影响 | 第57-61页 |
| ·实验误差分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 摘要 | 第71-74页 |
| Abstract | 第74-76页 |
