| 0 前言 | 第1-9页 |
| 1 数字图像处理及图像测量技术简介 | 第9-14页 |
| 1．1 数字图像处理概述 | 第9-11页 |
| 1．1．1 数字图像处理的发展 | 第9-10页 |
| 1．1．2 数字图像处理的基本特点 | 第10页 |
| 1．1．3 数字图像处理的应用 | 第10-11页 |
| 1．2 图像测量技术简介 | 第11-14页 |
| 2 图像处理软件的设计及边缘检测算法的对比研究 | 第14-38页 |
| 2．1 VISUAL C++数字图像处理软件的设计 | 第14-22页 |
| 2．1．1 数字图像的表示方法 | 第14页 |
| 2．1．2 数字图像在计算机中的显示和调色板 | 第14-16页 |
| 2．1．3 设备无关位图（DIB） | 第16-21页 |
| 2．1．4 BMP文件的读入及显示 | 第21-22页 |
| 2．2 多种微分算子边缘检测效果比较研究 | 第22-33页 |
| 2．2．1 微分算子检测图像边缘的基本原理 | 第22-24页 |
| 2．2．2 图像处理过程中的模板操作 | 第24-26页 |
| 2．2．3 梯度算子的边缘检测效果 | 第26-30页 |
| 2．2．4 方向算子的边缘检测效果 | 第30-31页 |
| 2．2．5 高斯—拉普拉斯算子的边缘检测效果 | 第31-33页 |
| 2．3 基于小波变换的边缘检测 | 第33-37页 |
| 2．3．1 小波变换的定义 | 第33页 |
| 2．3．2 基于小波变换的多尺度图像边缘检测原理及其效果 | 第33-37页 |
| 2．3．3 小波变换方法在去除噪声方面的作用 | 第37页 |
| 2．4 图像边缘检测算法对比研究的结果 | 第37-38页 |
| 3 哈夫变换 | 第38-43页 |
| 3．1 哈夫变换基本原理 | 第38-40页 |
| 3．2 实用的极坐标直线方程 | 第40-41页 |
| 3．3 利用哈夫变换检测高阶曲线 | 第41-42页 |
| 3．4 哈夫变换在图像测量中的应用 | 第42-43页 |
| 4 罗伯特算法及哈夫变换在图像测量中的综合应用 | 第43-56页 |
| 4．1 实验方案 | 第43-44页 |
| 4．2 图像采集实验 | 第44-46页 |
| 4．3 哈夫变换的软件实现 | 第46-50页 |
| 4．3．1 工件图像的二值化 | 第48页 |
| 4．3．2 程序界面 | 第48-50页 |
| 4．4 测量界面的整体设计和功能介绍 | 第50-51页 |
| 4．5 软件功能演示 | 第51-55页 |
| 4．6 精度分析与讨论 | 第55-56页 |
| 5 轴承圆柱滚子直径在线自动测量及分选系统方案 | 第56-62页 |
| 5．1 方案说明 | 第56-57页 |
| 5．2 测控系统原理 | 第57-58页 |
| 5．3 照明系统的选择 | 第58-59页 |
| 5．3．1 光源的选择 | 第58页 |
| 5．3．2 照明方法的选择 | 第58-59页 |
| 5．4 误差分析 | 第59-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6．1 结论 | 第62页 |
| 6．2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |