在役管线图形图像处理及故障分类应用研究
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在役管线图形图像处理及故障分类应用研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-17页
· 课题背景及研究意义
第11-12页
· 常用无损检测方法
第12-13页
· 神经网络概述
第13-14页
· 国内外数字图像处理及故障缺陷识别发展分析
第14-15页
· 国内相关领域发展分析
第14-15页
· 国外相关领域发展分析
第15页
· 课题研究内容及结构安排
第15-17页
· 本文主要研究内容
第15-16页
· 本文章节结构安排
第16-17页
第2章 在役管线X射线底片图像预处理
第17-29页
· 噪声分析
第17-19页
· 图像处理噪声定义
第17-18页
· 常见噪声的种类
第18-19页
· 图像降噪
第19-25页
· 线性滤波—邻域平均滤波
第19-21页
· 非线性滤波—中值滤波
第21-23页
· 自适应中值滤波
第23-25页
· 图像增强
第25-28页
· 灰度拉伸
第26页
· 直方图均衡
第26-28页
· 本章小结
第28-29页
第3章 在役管线X射线底片图像边缘检测
第29-43页
· 边缘检测概述
第29-30页
· 图像边缘检测定义
第29页
· 图像边缘模型
第29-30页
· 基于微分算子的边缘检测算法
第30-35页
· 一阶微分算子边缘检测
第32-34页
· 二阶微分算子边缘检测
第34-35页
· 基于数学形态学的边缘检测算法
第35-39页
· 形态学基本运算
第36-39页
· 形态学梯度图像的获取
第39页
· 图像阈值分割
第39-41页
· 阈值分割概述
第39-40页
· 最佳阈值迭代法
第40-41页
· 二值化后图像的边缘提取
第41-42页
· 本章小结
第42-43页
第4章 在役管线故障缺陷特征提取与测量
第43-57页
· 在役管线故障缺陷分类及特征分析
第43-50页
· 在役管线母材故障缺陷
第43-45页
· 在役管线焊缝故障缺陷
第45-50页
· 在役管线故障缺陷特征参数的选取
第50-53页
· 特征参数选取的依据
第50-51页
· 特征参数的选取
第51-53页
· 在役管线故障缺陷特征参数的计算
第53-56页
· 基于连码法的边界分析
第53-54页
· 故障缺陷的特征计算
第54-56页
· 本章小结
第56-57页
第5章 神经网络模式识别在图像分类中的应用
第57-69页
· 图像分类识别中的模式识别系统
第57页
· 模式识别在图像分类识别中的传统方法
第57-59页
· 统计模式识别
第57-58页
· 句法结构模式识别
第58-59页
· 模糊模式识别
第59页
· 人工神经网络在图像分类识别中的应用
第59页
· BP人工神经网络概述
第59-68页
· BP神经网络特点
第59-60页
· BP神经网络的结构
第60-63页
· 反向传播算法
第63-68页
· 改进BP算法
第68页
· 本章小结
第68-69页
第6章 基于BP神经网络的在役管线故障缺陷分类识别
第69-85页
· 在役管线故障缺陷的BP神经网络识别
第69-77页
· 输入参数及输出数据的表示
第69-70页
· 在役管线故障缺陷BP神经网络的参数确定
第70-77页
· 在役管线故障缺陷BP神经网络的训练与测试
第77-78页
· 在役管线故障缺陷检测系统的建立
第78-82页
· 图像处理系统
第78-80页
· BP网络故障缺陷识别系统
第80-82页
· 在役管线故障缺陷数据库的建立
第82-83页
· 本章小结
第83-85页
第7章 结论与展望
第85-87页
· 本文研究内容结论
第85页
· 今后研究方向展望
第85-87页
参考文献
第87-91页
致谢
第91 页
本篇论文共
91
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