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工业CT图像弱边缘检测方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-18页
   ·课题的研究背景第8-13页
     ·工业 CT 系统的组成及工作原理第8-12页
     ·容积效应概述第12页
     ·工业 CT 弱边缘概述第12-13页
   ·课题研究的现状第13-15页
   ·课题研究的目的和意义第15页
   ·课题的研究内容与结构安排第15-18页
2 数学形态学和分水岭算法第18-34页
   ·引言第18页
   ·数学形态学的基本理论第18-23页
     ·灰度膨胀和腐蚀第18-20页
     ·灰度开运算和灰度闭运算第20-23页
   ·形态学重建第23-28页
     ·测地距离第23-24页
     ·形态学重建第24-28页
   ·分水岭算法原理第28-33页
     ·分水岭算法概述第29-31页
     ·分水岭算法的数学模型第31-32页
     ·分水岭算法的过分割问题及常用解决方法第32-33页
   ·本章小结第33-34页
3 具有容积效应的 CT 图像弱边缘检测第34-52页
   ·常用边缘检测方法概述第34-38页
     ·边缘的分类第34-35页
     ·像素级边缘检测方法第35-38页
   ·基于分水岭的弱边缘检测算法第38-41页
     ·基于形态学开-闭重建的 CT 图像滤波第39页
     ·分水岭分割第39-40页
     ·边缘拟合第40-41页
   ·实验结果及分析第41-50页
     ·边缘检测精度验证第41-42页
     ·实验对象第42-45页
     ·半径测量第45-50页
   ·本章小结第50-52页
4 工业 CT 图像中缺陷的弱边缘检测第52-66页
   ·图像缺陷检测的常用方法第52-53页
     ·直接缺陷检测技术第52-53页
     ·缺陷定位和缺陷跟踪技术第53页
   ·图像预处理第53-56页
     ·工业 CT 图像噪声分析第53-54页
     ·基于形态学开-闭重建的 CT 图像滤波第54页
     ·实验结果及分析第54-56页
   ·图像分割第56-64页
     ·基于分水岭的缺陷分割第57-58页
     ·区域填充第58-59页
     ·面积测量第59-60页
     ·对比实验及结果分析第60-64页
   ·本章小结第64-66页
5 结论和展望第66-68页
   ·论文工作总结第66页
   ·后续工作展望第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-74页
附录第74页
 A 作者在攻读硕士学位期间发表录用及投稿的论文目录第74页
 B 作者在攻读硕士学位期间参加的课题与基金项目第74页

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