| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本论文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 章节安排 | 第11-13页 |
| 2 铁轨表面区域提取 | 第13-29页 |
| 2.1 图像滤波 | 第13-22页 |
| 2.1.1 均值滤波 | 第14-15页 |
| 2.1.2 中值滤波 | 第15页 |
| 2.1.3 自适应中值滤波 | 第15-17页 |
| 2.1.4 基于均值查找的快速中值滤波算法 | 第17-19页 |
| 2.1.5 实验结果及分析 | 第19-22页 |
| 2.2 铁轨表面区域提取 | 第22-25页 |
| 2.2.1 传统的提取铁轨表面区域方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于灰度垂直投影梯度曲线的自适应铁轨区域定位方法 | 第23页 |
| 2.2.3 顶帽运算 | 第23页 |
| 2.2.4 垂直投影梯度运算 | 第23-25页 |
| 2.3 实验与分析 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 铁轨表面缺陷区域预处理及分割 | 第29-46页 |
| 3.1 铁轨表面缺陷初步判断 | 第29-30页 |
| 3.2 铁轨表面缺陷初步定位 | 第30-32页 |
| 3.3 铁轨表面缺陷提取 | 第32-43页 |
| 3.3.1 视觉注意机制简介 | 第34-35页 |
| 3.3.2 视觉显著性检测方法 | 第35-37页 |
| 3.3.3 基于改进视觉显著性度量方法的铁轨表面图像分割 | 第37-42页 |
| 3.3.4 图像分割过程 | 第42-43页 |
| 3.4 实验分析 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 铁轨表面缺陷特征提取 | 第46-61页 |
| 4.1 缺陷特征描述 | 第46-53页 |
| 4.2 缺陷特征提取与选择 | 第53-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 铁轨表面缺陷检测分类器设计 | 第61-68页 |
| 5.1 分类器概述 | 第61页 |
| 5.2 支持向量机理论 | 第61-64页 |
| 5.3 铁轨表面缺陷分类器设计 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 检测软件实现及测试 | 第68-73页 |
| 6.1 软件系统实现 | 第68-69页 |
| 6.2 软件系统测试 | 第69-72页 |
| 6.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第80页 |