| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景、目的及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·缺陷定位技术 | 第12-13页 |
| ·三维图像分割方法 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 工业CT图像特点和分割技术概述 | 第16-23页 |
| ·工业CT图像的特点 | 第16-17页 |
| ·图像分割的定义及分类 | 第17-18页 |
| ·常用图像分割方法概述 | 第18-22页 |
| ·传统图像分割方法 | 第18-21页 |
| ·其他图像分割方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于分形维数的缺陷自动定位算法研究 | 第23-37页 |
| ·分形理论概述 | 第23-27页 |
| ·分形的定义 | 第23-24页 |
| ·分形维数 | 第24-25页 |
| ·Blanket方法 | 第25-27页 |
| ·基于分形维数的缺陷自动定位算法 | 第27-33页 |
| ·算法步骤及流程图 | 第27-30页 |
| ·算法关键参数 | 第30-31页 |
| ·软件系统设计 | 第31-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·实际模型工业CT图像实验及分析 | 第33-34页 |
| ·实际工业DR图像实验及分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 结合形态学和Otsu的缺陷三维分割算法研究 | 第37-47页 |
| ·数学形态学理论概述 | 第37-38页 |
| ·Otsu阈值分割算法概述 | 第38-39页 |
| ·基于形态学和Otsu的缺陷分割算法 | 第39-44页 |
| ·算法步骤及流程图 | 第39-43页 |
| ·算法关键参数 | 第43-44页 |
| ·软件系统设计 | 第44页 |
| ·实验与结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于改进K均值聚类的图像三维分割算法研究 | 第47-57页 |
| ·聚类算法概述 | 第47-48页 |
| ·划分聚类算法 | 第47-48页 |
| ·层次聚类算法 | 第48页 |
| ·基于改进K均值聚类的图像三维分割算法 | 第48-53页 |
| ·初始聚类中心自动生成算法 | 第49-50页 |
| ·算法步骤及流程图 | 第50-52页 |
| ·算法关键参数 | 第52-53页 |
| ·实验与结果分析 | 第53-56页 |
| ·改进K均值聚类图像分割实验 | 第53-55页 |
| ·二维三维图像分割对比实验 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57页 |
| ·存在的问题及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |