| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| CONTENTS | 第13-15页 |
| 图表目录 | 第15-19页 |
| 1 绪论 | 第19-30页 |
| 1.1 论文研究的目的及意义 | 第19-22页 |
| 1.2 工业X射线图像目标自动检测研究现状 | 第22-27页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第27-30页 |
| 2 基于mean shift算法的X射线图像平滑方法 | 第30-63页 |
| 2.1 mean shift算法基本理论 | 第30-33页 |
| 2.2 mean shift算法用于图像平滑的方法和步骤 | 第33-34页 |
| 2.3 mean shift用于图像平滑的参数选取方法 | 第34-46页 |
| 2.3.1 核函数设置 | 第34页 |
| 2.3.2 采样点权重函数设置 | 第34-37页 |
| 2.3.3 自适应空域带宽设置 | 第37-39页 |
| 2.3.4 自适应值域带宽设置 | 第39-46页 |
| 2.4 mean shift算法与双边滤波算法的关系 | 第46-47页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第47-62页 |
| 2.5.1 权重函数对平滑结果的影响 | 第48-49页 |
| 2.5.2 自适应mean shift图像平滑结果和双边滤波平滑结果比较 | 第49-56页 |
| 2.5.3 自适应值域带宽与基于Plug-in规则的值域带宽比较 | 第56-59页 |
| 2.5.4 自适应mean shift平滑结果的分割误差分析 | 第59-61页 |
| 2.5.5 自适应mean shift算法运行速度的讨论 | 第61-62页 |
| 2.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 3 工业X射线图像目标形状特征的提取 | 第63-87页 |
| 3.1 低噪声X射线图像中线型目标和立体目标形状特征提取方法 | 第63-65页 |
| 3.2 高噪声X射线图像微弱线型目标形状特征提取方法 | 第65-68页 |
| 3.3 复杂背景下不规则候选目标提取方法 | 第68-74页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第74-81页 |
| 3.4.1 低噪声X射线图像中立体型目标形状检测实验 | 第75页 |
| 3.4.2 低对比度含噪X射线图像中微弱线型目标特征提取实验 | 第75-78页 |
| 3.4.3 复杂背景下不规则候选目标的提取实验 | 第78-81页 |
| 3.5 候选目标形状特征提取方法 | 第81-86页 |
| 3.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 4 基于支持向量机的目标自动检测方法 | 第87-101页 |
| 4.1 支持向量机基本原理 | 第87-91页 |
| 4.2 基于支持相量机的目标自动检测方法 | 第91-93页 |
| 4.2.1 基于支持向量机的目标自动检测方法流程 | 第91页 |
| 4.2.2 多分类支持向量机结构 | 第91-93页 |
| 4.2.3 并联支持向量机分类器 | 第93页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第93-100页 |
| 4.3.1 基于支持向量机的X射线工业探伤图像目标自动检测实验 | 第94-96页 |
| 4.3.2 基于支持向量机的X射线行李物品透视图像目标自动检测实验 | 第96-99页 |
| 4.3.3 X射线图像目标自动检测计算效率和计算复杂度的分析 | 第99-100页 |
| 4.4 本章小结 | 第100-101页 |
| 5 基于稀疏表达方法的目标自动检测方法 | 第101-120页 |
| 5.1 基于稀疏表达方法的目标自动检测的基本理论 | 第101-105页 |
| 5.2 基于稀疏表达的目标自动检测算法 | 第105-115页 |
| 5.2.1 不具旋转特性目标样本矩阵的构造方法 | 第105-107页 |
| 5.2.2 不具旋转特性目标的判断方法 | 第107-109页 |
| 5.2.3 具有旋转特性目标的样本矩阵构造方法 | 第109-110页 |
| 5.2.4 具有旋转特性的目标判断方法 | 第110-113页 |
| 5.2.5 基于稀疏表达的目标自动检测原理与支持向量机原理的不同 | 第113-115页 |
| 5.2.6 基于稀疏表达的目标自动检测原理与最近邻分类的关系 | 第115页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第115-119页 |
| 5.3.1 基于稀疏表达的X射线工业探伤图像目标自动检测实验 | 第115-117页 |
| 5.3.2 基于稀疏表达的X射线行李物品透视图像目标自动检测实验 | 第117-119页 |
| 5.4 本章小结 | 第119-120页 |
| 6 结论与展望 | 第120-123页 |
| 6.1 总结 | 第120-121页 |
| 6.2 本文创新点摘要 | 第121页 |
| 6.3 展望 | 第121-123页 |
| 附录A 图像频域结构相似度 | 第123-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 作者简介 | 第138-139页 |
