| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究目的及意义 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-11页 |
| ·内壁检测方法发展现状 | 第7-8页 |
| ·计算机视觉发展现状 | 第8-10页 |
| ·数字图象处理的发展 | 第10-11页 |
| ·本文所作工作及论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 火炮内膛检测系统总体设计方案 | 第12-22页 |
| ·总体设计方案 | 第12页 |
| ·硬件检测系统结构 | 第12-20页 |
| ·自聚焦透镜的视场角计算 | 第16-19页 |
| ·火炮内膛地图构造和缺陷定位方法 | 第19-20页 |
| ·火炮内膛缺陷检测与识别软件设计 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 火炮内膛图像拼接融合算法研究 | 第22-35页 |
| ·基于边缘检测的图像分割方法 | 第22-27页 |
| ·边缘检测算子 | 第23-26页 |
| ·边缘膨胀 | 第26-27页 |
| ·火炮内膛图像分割实验结果与分析 | 第27-28页 |
| ·火炮内膛图像拼接方法分析 | 第28-31页 |
| ·相位相关法估算平移参数 | 第28-29页 |
| ·对数极坐标法估算缩放尺度和旋转角度 | 第29-31页 |
| ·具有旋转、缩放和平移的参数的图像配准方法 | 第31页 |
| ·图像信息融合 | 第31-32页 |
| ·火炮内膛图像拼接实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 火炮内膛缺陷识别与分类方法研究 | 第35-46页 |
| ·缺陷判别过程 | 第35页 |
| ·图像分类方法 | 第35页 |
| ·缺陷分类 | 第35-40页 |
| ·图像相减 | 第36-38页 |
| ·特征提取与选择 | 第38-39页 |
| ·火炮内膛的描述及分析 | 第39-40页 |
| ·计算缺陷特征 | 第40页 |
| ·BP 神经网络分类器 | 第40-45页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第41-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 内壁图像采集与处理软件的设计与实现 | 第46-55页 |
| ·基于 LabVIEW 和 Matlab 内壁检测软件结构 | 第46-54页 |
| ·图像采集程序设计 | 第47-49页 |
| ·图像保存与读取 | 第49-50页 |
| ·图像分割 | 第50-51页 |
| ·图像拼接 | 第51-52页 |
| ·缺陷分类 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-72页 |