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基于BEMD的疲劳断口图像分割研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·金属断口分析概述第10-13页
   ·金属断口的研究背景和现状第13-14页
   ·疲劳断口图像概述第14-19页
     ·疲劳断口的宏观特性第15-16页
     ·疲劳断口的微观特性第16-18页
     ·疲劳条带和疲劳寿命第18-19页
   ·研究的目的和意义第19页
   ·本文研究的内容和方法第19-21页
第二章 疲劳断口图像预处理第21-32页
   ·数字图像处理技术第21-23页
     ·图像和数字图像第21页
     ·图像处理技术第21-23页
   ·图像预处理第23-31页
     ·图像滤波、去噪第23-25页
     ·直方图均衡化第25-27页
     ·断口图像二值化第27-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 疲劳断口图像纹理分析第32-41页
   ·纹理图像分析概述第32-33页
   ·纹理分析方法第33-34页
     ·基于统计方法的纹理描述第33页
     ·基于结构方法的纹理描述第33-34页
     ·基于频谱方法的纹理描述第34页
   ·Fourier 变换第34-37页
     ·二维傅里叶变换第35-36页
     ·二维傅里叶变换的特性第36-37页
   ·小波变换第37-39页
     ·二维小波变换第37-39页
     ·小波图像处理第39页
   ·特征提取第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于 BEMD 的疲劳断口图像分割第41-60页
   ·一维 EMD 及其应用第41-47页
     ·EMD 方法原理第41-42页
     ·EMD 分解过程演示第42-46页
     ·EMD 分解实例第46-47页
   ·二维经验模式分解第47-54页
     ·BEMD 分解流程第47-49页
     ·极值点的确定第49-50页
     ·曲面插值第50-52页
     ·边界条件(端点效应的抑制)第52-54页
   ·基于 BEMD 的图像分析第54-59页
     ·基于 BEMD 的图像去噪第54-55页
     ·特征提取与分类第55-56页
     ·基于 BEMD 的纹理分割第56-57页
     ·基于 BEMD 的疲劳断口图像分割第57-59页
   ·分割结果对比第59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 结论第60-61页
   ·总结第60页
   ·展望第60-61页
参考文献第61-66页
研究生期间发表论文情况第66-67页
致谢第67-68页

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