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块茎监测电阻成像系统图像重建算法的比较研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
序言第9-13页
1 引言第13-21页
    1.1 课题研究背景第13-14页
        1.1.1 课题来源第13页
        1.1.2 课题的研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 ERT技术简介第14-16页
        1.2.2 国内外研究现状第16-18页
        1.2.3 重建算法研究现状第18页
    1.3 本文主要研究内容第18-21页
2 块茎电阻成像系统原理第21-33页
    2.1 TERT系统的构成第21-22页
    2.2 TERT系统数学建模第22-24页
    2.3 TERT系统正反问题研究第24-31页
        2.3.1 TERT的正问题第24-29页
        2.3.2 TERT的反问题第29-31页
            2.3.2.1 TERT技术成像原理第29-30页
            2.3.2.2 TERT技术研究难点第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
3 基础成像算法的对比研究第33-59页
    3.1 线性反投影算法第33-45页
        3.1.1 LBP算法原理第33-37页
        3.1.2 LBP算法的对比研究与优化第37-45页
            3.1.2.1 LBP算法仿真实验第37-38页
            3.1.2.2 LBP算法加权与迭代优化策略第38-42页
            3.1.2.3 LBP算法实际成像实验第42-45页
        3.1.3 LBP算法对比研究结论第45页
    3.2 牛顿拉夫逊类算法第45-58页
        3.2.1 MNR算法原理分析第46页
        3.2.2 MNR算法的实现步骤第46-49页
        3.2.3 MNR算法的不适定问题第49-51页
        3.2.4 MNR算法对比研究与优化第51-57页
            3.2.4.1 MNR算法仿真实验第51-53页
            3.2.4.2 MNR算法实际成像实验第53-57页
        3.2.5 MNR算法对比研究结论第57-58页
    3.3 本章小结第58-59页
4 二维组合成像算法的提出与优化第59-77页
    4.1 基础成像算法的组合优化第59-61页
    4.2 阈值处理分析第61-63页
    4.3 边界区域提取策略第63-65页
    4.4 遗传算法处理策略第65-70页
        4.4.1 遗传算法的概述第65-67页
        4.4.2 遗传算法的实现步骤第67-68页
        4.4.3 遗传算法成像结果分析第68-70页
    4.5 算法稳定性与噪点优化策略第70-74页
        4.5.1 噪点检测模型第71-73页
        4.5.2 噪点优化结果第73-74页
    4.6 基于块茎实物的二维组合算法比较研究第74-76页
    4.7 本章小结第76-77页
5 三维图像重建算法研究第77-89页
    5.1 TERT三维图像重建基础第77-84页
        5.1.1 轮廓点的提取第77-78页
        5.1.2 拟合策略的选取第78-79页
        5.1.3 B样条曲线拟合简介第79-83页
            5.1.3.1 二次B样条曲线第80-81页
            5.1.3.2 三次B样条曲线第81-83页
        5.1.4 边界拟合结果第83-84页
    5.2 TERT三维重建算法第84-88页
        5.2.1 B样条曲面定义第85页
        5.2.2 双三次B样条曲面定义第85-87页
        5.2.3 双三次B样条曲面的绘制第87页
        5.2.4 曲面拟合实现步骤第87-88页
    5.3 本章小结第88-89页
6 基于块茎成像数据获取系统的图像重建对比实验第89-107页
    6.1 块茎成像数据获取系统(TERT-Ⅰ型)介绍第89-93页
        6.1.1 TERT系统敏感阵列电极第89页
        6.1.2 TERT系统数据采集电路第89-90页
        6.1.3 TERT系统上位机软件平台第90-93页
    6.2 块茎电阻成像系统可行性分析第93-96页
        6.2.1 TERT-Ⅰ系统数据采样精度分析第93-94页
        6.2.2 土壤敏感场激励实验分析第94-96页
        6.2.3 上位机软件平台成像精度分析第96页
    6.3 基于块茎实物的图像重建对比实验第96-105页
    6.4 本章小结第105-107页
7 总结与展望第107-111页
    7.1 本文工作总结第107-109页
    7.2 下一步工作展望第109-111页
参考文献第111-115页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第115-119页
学位论文数据集第119页

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