基于机器视觉的黑片缺陷检测图像边缘提取算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景及研究的意义 | 第11-13页 |
| ·边缘提取的发展与现状 | 第13-15页 |
| ·研究内容及路线 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·研究路线 | 第15-16页 |
| ·论文的结构 | 第16-17页 |
| 第2章 边缘提取基础理论及方法 | 第17-21页 |
| ·边缘的定义及分类 | 第17-20页 |
| ·边缘的定义 | 第17-18页 |
| ·边缘的分类 | 第18-20页 |
| ·边缘提取方法分类 | 第20-21页 |
| 第3章 经典边缘提取算法 | 第21-33页 |
| ·微分算子 | 第21-25页 |
| ·一阶微分算子 | 第21-23页 |
| ·二阶微分算子 | 第23-25页 |
| ·Log 算子 | 第25-26页 |
| ·Canny 算子 | 第26-28页 |
| ·经典算法性能分析 | 第28-33页 |
| 第4章 基于数学形态学的边缘提取算法研究 | 第33-49页 |
| ·二值形态学 | 第33-38页 |
| ·结构元素 | 第33-34页 |
| ·二值形态学膨胀和腐蚀 | 第34-36页 |
| ·二值形态学开运算和闭运算 | 第36-38页 |
| ·击中击不中变换（HTM） | 第38页 |
| ·灰度形态学 | 第38-40页 |
| ·灰度形态学膨胀和腐蚀 | 第38-39页 |
| ·灰度形态学开运算和闭运算 | 第39页 |
| ·灰度形态学基本运算的性质 | 第39-40页 |
| ·数学形态学边缘提取算子 | 第40-42页 |
| ·改进的多尺度数学形态学边缘提取算法 | 第42-49页 |
| ·结构元素的选取 | 第42-44页 |
| ·改进的多尺度数学形态学边缘提取算法的步骤 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| 第5章 基于亚像素的边缘定位算法研究 | 第49-67页 |
| ·概述 | 第49页 |
| ·常见亚像素边缘定位算法 | 第49-58页 |
| ·曲线拟合法 | 第49-52页 |
| ·插值法 | 第52-54页 |
| ·矩法 | 第54-58页 |
| ·本文的亚像素边缘定位算法 | 第58-67页 |
| ·Zernike 矩的改进 | 第59页 |
| ·计算 Zernike 矩的7×7 模板系数 | 第59-60页 |
| ·本文算法具体步骤 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 在攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 摘要 | 第75-80页 |
| ABSTRACT | 第80-87页 |
