薄钢带生产过程中焊缝的图像检测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·薄钢带焊缝图像检测技术概述 | 第10-12页 |
| ·传统焊缝检测技术 | 第10-11页 |
| ·新兴焊缝检测技术 | 第11-12页 |
| ·焊缝图像检测技术的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作和体系结构 | 第13-15页 |
| 第2章 焊缝图像预处理 | 第15-27页 |
| ·焊缝图像特点 | 第15-17页 |
| ·数字图像处理技术 | 第15-16页 |
| ·焊缝图像的特点 | 第16-17页 |
| ·图像获取以及图像取样和量化 | 第17-21页 |
| ·图像的获取 | 第17-19页 |
| ·图像的取样和量化 | 第19-21页 |
| ·图像预处理 | 第21-26页 |
| ·中值滤波 | 第21-22页 |
| ·灰度直方图 | 第22-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第23-25页 |
| ·灰度线性变换 | 第25-26页 |
| ·图像剪裁 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 经典边缘检测算法 | 第27-35页 |
| ·图像梯度边缘检测 | 第27-28页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第28-34页 |
| ·经典边缘检测算法总结 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于数学形态学和模极大值边缘检测 | 第35-51页 |
| ·数学形态学简介 | 第35页 |
| ·数学形态学基本算法 | 第35-41页 |
| ·结构元素的选取 | 第35-36页 |
| ·数学形态基本运算 | 第36-38页 |
| ·数学形态边缘检测方法 | 第38-39页 |
| ·多尺度数学形态边缘检测算法 | 第39-41页 |
| ·模极大值边缘检测算法 | 第41-44页 |
| ·梯度法基础 | 第41-42页 |
| ·模极大值边缘检测 | 第42-44页 |
| ·小波融合算法 | 第44-49页 |
| ·小波性质 | 第44-46页 |
| ·二维小波变换 | 第46-47页 |
| ·小波函数的选取 | 第47-48页 |
| ·小波融合 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 焊缝图像检测算法的实现及结果讨论 | 第51-61页 |
| ·算法结构 | 第51页 |
| ·算法的实现过程及结果讨论 | 第51-59页 |
| ·图像预处理 | 第51-54页 |
| ·经典边缘检测算法实现 | 第54-56页 |
| ·数学形态学边缘提取 | 第56-57页 |
| ·模极大值法边缘提取 | 第57-58页 |
| ·小波融合 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
