变能量X射线图像融合与灰度表征方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·变能量成像的研究现状 | 第10-11页 |
| ·高动态 X 射线成像技术研究现状 | 第11-14页 |
| ·硬件方法扩展图像动态范围 | 第12-13页 |
| ·软件方法扩展图像动态范围 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 变能量 X 射线成像理论基础 | 第16-22页 |
| ·X 射线检测基本原理 | 第16-17页 |
| ·X 射线数字成像系统 | 第17-18页 |
| ·变能量 X 射线成像的基本原理 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 变能量 X 射线融合生成高动态图像 | 第22-34页 |
| ·变能量 X 射线图像分析 | 第22-24页 |
| ·高动态 X 射线图像融合算法 | 第24-26页 |
| ·实验 | 第26-33页 |
| ·楔形块实验 | 第26-30页 |
| ·发动机缸盖实验 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 高动态图像灰度表征方法研究 | 第34-55页 |
| ·问题描述 | 第34-37页 |
| ·X 射线成像影响因素 | 第37-38页 |
| ·神经网络 | 第38-42页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第38-39页 |
| ·神经网络训练方法及权值、阈值的修正方法 | 第39-42页 |
| ·基于神经网络的灰度表征模型 | 第42-47页 |
| ·参数选择 | 第42-44页 |
| ·神经网络的训练模型 | 第44-45页 |
| ·神经网络法与多项式拟合法的比较分析 | 第45-47页 |
| ·不同材质下对应的修正模型 | 第47-48页 |
| ·实验验证 | 第48-54页 |
| ·钢阶梯块实验 | 第48-50页 |
| ·铜阶梯块实验 | 第50-52页 |
| ·发动机缸盖实验 | 第52-54页 |
| ·本章总结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文工作总结 | 第55页 |
| ·存在的问题及以后的工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
