一、函数差分的微分中值公式的讨论（论文文献综述）
高雪芬[1]（2013）在《一元微积分概念教学的设计研究》文中进行了进一步梳理大众化背景下,大学生入学时的能力普遍降低,学生层次越来越不均衡,这已经成为世界高等教育面临的一个主要问题。另一方面,基础教育课程改革的推进使得中学的课程设置发生了巨大的变化,这种变化也对大学的课程设置提出了新的要求。大众化教育以及高中课改的背景使得大学微积分教学中的问题日益突出,很多大学生会进行求导、积分运算,但是对概念中蕴含的思想并不理解,对概念间的关系认识模糊。所以,发现学生在微积分概念上的认知困难并进行有针对性的教学设计是微积分教学改革的关键。本论文以一元微积分作为载体,选取极限、导数、微分、中值定理、定积分等内容作为研究的切入点,研究了2个问题：（1）大学生对微积分中的基本概念具有什么样的概念意象,存在哪些概念误解?（2）如何设计微积分的概念教学,以加深学生对概念的理解,提高其运用基本概念的能力?本研究构建了微积分概念教学原则,并对一所理工院校大一上学期三个教学班的微积分课程进行了教学设计与教学实验,主要采用了设计研究、问卷调查、访谈、课堂观察、准实验对照等研究方法,有3位教师以及255位学生参加了概念教学班的教学实践。研究包括3个阶段：（1）准备和设计：根据现有文献及教学经验总结出学生所遇到的常见错误与问题以及每个案例教学设计的要点（设计原型）,设计出概念的前/后测试卷,对测试时间、教学时间作出安排。（2）教学实践：针对前测中发现的问题,对原有的教学设计（设计原型）进行修正,并实施概念教学。（3）回顾分析：任课教师撰写教学反思,并对概念教学设计原则进行修正;依据修正后的原则,开始下一轮的教学设计。在研究的最后,我们进行了教学设计的效果检验,主要通过三条路径：（1）以具体案例的前后测对比,进行教学班纵向的比较；（2）以学校统一安排的期中期末考试进行横向的比较；（3）在学期末,对学生进行调查,了解学生对概念教学的认可情况。通过研究得到以下结论：其一,大学生对微积分基本概念的概念意向是片面的,甚至有些是错误的。（1）在学习极限的定义前,大学生不会用严格的语言来界定极限,有一些同学用静态的观点来看待极限,认为极限就是“n趋于无穷大（x趋于x0）时,数列（函数）等于a”。（2）大多数学生在看到导数时首先想到的是函数曲线在某点切线的斜率；学生主要从斜率的角度来理解导数,而非从变化率的角度来理解。（3）学生对通过导数来求微分这种“操作性的知识”认识深刻,但是对微分的几何意义和线性近似的思想认识存在混乱。（4）部分学生知道定积分是面积,但是不清楚究竟是哪个区域的面积;知道定积分概念中的分割与近似代替的过程,但是部分学生不清楚对哪个量进行分割：一些学生单纯地认为dx是积分号的一部分,而忽略了其“微分”的实际意义。其二,我们构建了微积分概念教学原则,并进行了相应的教学设计与教学实验。微积分概念教学原则如下：（1）通过本原性（历史上的,本质的）问题引入数学概念,借助历史发展阐述数学概念；（2）借助几何直观或生活中的直观例子帮助同学理解概念；（3）注重概念间关系的阐述。针对前测中的问题,每个案例的设计重点如下：极限的教学设计重在通过直观的方式帮助同学熟悉、理解并会运用形式化的语言;导数的教学设计重在阐明概念所蕴含的“变化率”思想；微分的设计重点在于突出概念间的联系,帮助学生在头脑中形成概念图；中值定理的设计重点在于通过历史上的定理形式来让学生体会到概念的严格化过程：定积分是过程性概念的典型代表,其设计要点在于在教学中帮助学生将定积分的概念解压缩,从而将定积分概念迁移到未知情境中。研究的创新之处在于：在国内首先比较系统地研究了学生对一元微积分基本概念的理解,并剖析了学生的概念意象；针对这些概念意象与学生的概念误解进行了教学设计与为期一个学期的教学实践。研究呈现了微积分概念教学的原始设计、对学生概念意象及概念误解的调查、教学设计的修正、教学设计的实施、教学效果反馈的全过程,其理论意义在于为微积分教学研究提供实证性的依据,为后续研究的开展做一些基础性的工作。实践价值在于可帮助大学教师了解学生的概念理解情况,为教师提供具体的教学策略和教学设计参考,也可为大学的教材编写者提供素材。
吕彦诚[2]（2019）在《图像边缘检测及模式识别技术研究》文中研究表明基于计算机视觉的图像识别技术近年来受到了高度关注,由此发展而来的在线检测技术也以其独特的优势在国内外得到了广泛应用与深入研究。目前,生产线产品在线检测大多仍采用人工目检的方式,这种传统的检测方法存在消耗工时、检测效率与准确率低等不足,因此,在线检测技术方法与系统的研发对于节省成本、提高产品质量、提高生产效率具有重要意义。本文针对基于图像在线检测技术中的去噪与评价、图像边缘检测与特征提取、基于特征的模式分类等关键问题进行研究,以手机膜的缺陷检测为应用背景对论文所取得的关键技术进行验证。本文对比小波阈值去噪算法与其他去噪算法,分析小波阈值去噪算法的优势及缺点,针对全局固定小波阈值存在的问题提出一种逐层变化的自适应阈值设置方法,特别对软、硬阈值处理函数造成图像失真等缺点提出一种介于两种阈值处理函数之间的光滑函数,实现传统小波阈值去噪函数的改进,实验结果表明改进算法具有良好的去噪效果。分析图像梯度边缘检测的基本原理,比较不同边缘检测算子的边缘检测效果,对比图像明暗度对边缘检测结果的影响。对传统Canny算子的缺陷进行分析,采用OTSU方法进行阈值设置,改进小波阈值去噪与自适应中值滤波去噪相结合的方法进行去噪,提高Canny算子的自适应能力及抗噪能力。分析边界点相对位置与边界方向之间关系,提出一种基于优先搜索方向的边界跟踪算法,缩小搜索范围,提高搜索效率,在考虑边界存在断边情况上,提高跟踪结果的准确性。将边界图像的Hu矩与Zernike矩作为图像特征进行模式识别,对比分析二者模式识别效果,采用效果较优的Zenike矩作为图像特征,对手机钢化膜图像进行了分类实验,获得良好分类效果。
王震[3]（2019）在《基于机器视觉技术激光点追踪牵引随动系统的设计制作》文中进行了进一步梳理随着机器视觉技术的不断发展,运动目标检测和激光点快速定位相关方面的研究越来越受到专家学者的重视。基于机器视觉技术激光点追踪牵引随动系统的设计制作就是在运动目标检测和激光点快速定位研究的基础上进行设计。基于机器视觉技术的激光点追踪牵引随动系统将运动目标检测技术应用到追踪随动系统中,对提高追踪随动系统的追踪精度和追踪效率,实现追踪随动系统的智能控制具有重要研究意义。针对快速移动的激光点追踪问题,通过机器视觉技术中的目标识别检测算法,对激光点进行快速定位;以结构简单,移动速度快的四柔索牵引并联机构作为执行机构快速追踪激光点的位置。本文主要内容是对激光点追踪牵引随动系统进行研究,为系统的设计制作提供理论支持,本文主要研究内容如下:本文以激光点的检测追踪为主要研究目的,通过对基于机器视觉技术的激光点追踪牵引随动系统国内外现状进行研究,对总体系统进行分析,将此系统分为两部分:基于机器视觉技术的激光点检测和追踪随动平台的激光点追踪。基于机器视觉技术的激光点检测。研究激光点的采集,重点对相机进行选型;研究激光点图像预处理,对激光点采集过程中的噪声特点进行分类研究。针对两种典型噪声高斯噪声和椒盐噪声,对比分析几种滤波去噪方法的去噪效果;采用图像增强方法提高了激光点在背景中的对比度。最后对激光点在静态和动态过程中的识别检测进行深入研究,实现了激光点的检测,为追踪随动平台的追踪打下基础。基于四柔索牵引并联机构的激光点追踪。研究四柔索牵引并联机构的结构特点,根据四柔索牵引并联机构结构特点建立其运动学模型;对追踪随动平台的控制特性进行分析,设计PID控制器,通过控制四根柔索的长度来实现激光点追踪随动平台对激光点坐标位置的追踪,并对PID控制算法进行仿真验证,满足既定的系统设计要求。
巩固[4]（2020）在《矿井环境下机器人目标识别算法研究》文中提出煤矿灾害事故发生后,井下地形环境错综复杂,随时可能发生二次灾害事故,如果救援人员贸然进入井下灾害现场实施救援受困人员和探测灾害情况,将可能受到不可想象的二次人身灾难的伤害。因此迫切需要研发煤矿救援机器人,替代地面救援人员进入井下灾害现场,代替救援人员实施灾害环境的探测任务。本文研究煤矿救援机器人实现煤矿井下环境目标识别为核心,以实验室研制的CUMT系列煤矿救援机器人为平台,研究煤矿救援机器人的目标识别算法与实现。由于灾后煤矿井下环境存在光照度低、湿度大、颗粒粉尘密度大等特点,给煤矿救援机器人实现目标识别与行走造成非常大的困难。为了解决机器人物体识别、避开障碍物等问题,本文主要进行以下研究工作:针对煤矿救援机器人采集不清晰、含有噪声的井下视频图像对机器人视觉目标识别造成的影响,采用视频图像分析与预处理方法,研究与分析机器人视觉采集的煤矿井下环境信息,在图像增强、尺度变换、图像复原等方面进行分析与预处理,提出偏微分方程（PDE）应用到煤矿救援机器人视觉算法数据信息处理中,煤矿救援机器人的目标识别算法利用处理后的视觉图像进行处理煤矿环境中物体特征信息,为煤矿救援机器人视觉识别获得良好的煤矿井下环境视频图像信息。针对煤矿救援机器人识别煤矿井下环境特征信息问题,研究视频图像中物体的角点特征信息和边缘轮廓特征信息,研究与分析Moravec角点检测算法、Harris角点检测算法、SUSAN角点检测算法和MIC角点检测算法等重要角点特征信息检测算法和Canny边缘检测算法,并对Harris角点检测算法和Canny边缘检测算法进行改进,改进后的角点与边缘检测算法具有非常好的鲁棒性,为煤矿救援机器人获得非常好的物体角点特征信息和边缘特征信息。针对机器人运动视频图像实时处理问题,提出并分析光流场分析方法、帧间差分法和背景差分法等,研究煤矿救援机器人在煤矿井下行走时,利用视觉采集到的实时视频图像信息感知煤矿井下环境,检测与识别机器人前进中前方环境中的物体和障碍物,建立机器人自身所处的环境信息,改进帧间差分法,改进后的帧间差分法更有利于机器人实现实时视频信息处理。为了验证煤矿救援机器人目标识别算法的有效性和鲁棒性,进行了机器人的几种不同环境下的目标识别试验。首先研究与分析双目摄像机立体标定和单目视觉系统标定,通过算法确定双目摄像机左右镜头的标定和单目摄像机的标定,然后在室内环境、地下车库环境和煤矿瓦斯井巷实验环境下实现煤矿救援机器人在视觉识别障碍物和周围环境物体支持下的目标识别试验,验证了提出的目标识别算法的良好的鲁棒性,达到了良好的效果。为了验证煤矿救援机器人在纯视觉目标识别算法支持下实现自主行走,通过室内试验、地下车库和煤矿瓦斯实验基地等验证本文提出目标识别方法,基于纯视觉识别环境信息算法实现煤矿救援机器人自主行走中目标识别、障碍物识别和避障等,实现机器人基于纯视觉识别算法的自主行走,虽然每次试验机器人连续自主行走时间在数分钟左右,但试验结果验证了提出的目标识别算法的有效性和实时性,为煤矿救援机器人实现智能感知环境提供了坚实的目标识别算法理论研究。该论文有图111幅,表23个,参考文献166篇。
栗露[5]（2020）在《图像中小目标视觉特征提取方法的研究》文中进行了进一步梳理随着现代科学与技术的迅速发展,在图像处理领域当中,图像目标检测和识别逐步成为一个重要而热门的研究方向,在这一过程中,目标的特征提取与匹配是必不可少的阶段,而由于成像距离和观测设备限制,图像中的目标往往距离拍照设备远,导致即便所关注的目标在现实中尺寸本身是足够大的,但是目标区域在图像中占有的像素极少,使目标边缘模糊、目标特征提取难度加大。本文针对这些问题,研究了小目标图像的视觉特征提取方法,改进了边缘特征提取算法,经实验仿真验证表明,改进方法能更好的表现特征,提高目标匹配准确度。本文主要研究与工作如下:1.先对现有的算法在提取小目标图像特征方面上进行分析和研究,对其中的边缘提取算法进行性能评价。研究发现针对小目标图像进行统计特征提取与匹配时,难以准确提取和匹配。在边缘特征提取时,小目标图像中存在的模糊边缘无法提取,从而使图像匹配准确率降低。2.研究了基于模糊理论的边缘提取算法,针对于常规边缘提取算法无法提取目标模糊细节的不足,采用梯度图像非极大值抑制和干扰去除方法,实验证明本文改进的模糊系统边缘提取算法能有效的提取出小目标的边缘。3.针对小目标图像背景中干扰的特点,设计出目标主边缘线提取流程,解决了提取出的边缘图像干扰线条多,目标主线条不明显的问题。4.研究了形状特征提取算法,对常规边缘提取算法得到的小目标主边缘和改进后边缘提取算法得到的小目标主边缘进行形状特征提取及匹配。分析小目标图像的特点,对于形状上下文算法在形状变形与噪声较多时匹配效果不佳的问题进行改进,使用形状重心作为基准点描述形状并且使用矢量间的距离作为匹配代价。实验结果证明,使用本文改进后的算法得到的形状特征进行匹配,匹配正确率、查准率和召回率均有提升。
邱甲军[6]（2019）在《基于纹理分析的医学图像辅助诊断关键技术研究》文中认为随着医学影像技术的发展,医学图像数量大规模增加,大量医学图像在辅助医师进行疾病诊断的同时,也增加了医师的工作量。传统的影像医疗诊断中,医师主要通过观察一组二维切片图像以发现病变,这往往依赖于医师的经验,至于准确发现病灶内部的机理改变、与周围生物组织的关系等,仅仅通过观察二维切片图像是很难实现的。纹理作为数学上的一种描述属性,可以很容易地提供病灶特征的定量测量,基于纹理分析的医学图像辅助诊断是一种定量数据分析的计算机辅助诊断系统,是影像组学（或称放射组学）的主要研究内容。近年来,基于纹理特征的影像组学研究成为医学图像辅助诊断的主要方向。医学图像感兴趣区存在空间分辨率低、病灶内部结构复杂、成像有容积效应或伪影干扰等难点,因此传统的纹理分析方法对医学图像感兴趣区的定量解释是比较困难的。本文系统地分析了基于纹理分析的医学图像辅助诊断涉及的纹理增强、纹理特征提取、纹理分类等关键技术,归纳了现有相关技术在医学图像辅助诊断中的优点与不足,并结合医学图像特点提出了一些解决方法,取得了较好的成果,主要包括:1提出了一种应用于医学图像感兴趣区纹理增强的基于小波变换的分数阶微分算法。纹理增强的目标是突出灰度变化较多、较快的高频轮廓信息,并保留低频平滑信息。该算法利用小波变换分离感兴趣区的高频与低频分量,基于Grumwald-Letnikov定义构造一个带补偿参数的多方向对称增强的分数阶微分掩膜对高频分量进行卷积,小波逆变换的完美重构特性使得对变换系数（即分量）的修正能够在重组后的图像中显着表现。实验表明,该算法在增强高频轮廓信息的同时,较好地保留了低频平滑纹理信息,使感兴趣区的纹理信息更丰富、内部细节更清晰,通过对增强前后的感兴趣区进行分类实验,表明该算法对基于纹理特征分类的辅助诊断也是有益的。2提出了一种多分辨率分析和统计分析融合的多层次纹理分析理论框架,设计并实现了三种应用于医学图像感兴趣区的纹理特征提取算法。纹理特征提取的主要目标是寻找在同类样本间具有相近性质的、稳定的描述符,并且这些描述符在不同类样本间应具有显着差异。首先,利用多分辨率分析法捕获医学图像感兴趣区中的高频细节分量（医学图像中难以在视觉上区分的病灶特征很可能蕴含于高频细节分量中,一个细节分量即一个系数矩阵）;其次,对于一个细节分量,分析训练样本中该细节分量对应的系数矩阵的规则,离散化新样本中该细节分量对应的系数矩阵;最后,利用统计分析方法提取被离散化的系数矩阵中的数学描述符。本文设计并实现了三种纹理特征提取算法:（1）一种基于线性归一化取整的多分辨率统计分析算法。该算法将系数矩阵值划分为N个等宽区间以将系数离散化。（2）一种基于最小值与最大值的多分辨率统计分析算法。该算法对于多分辨率分析中的一个特定尺度与方向的细节分量,计算训练样本中该细节分量对应的系数矩阵的最小值与最大值,基于最小值与最大值之间的N个等宽区间将系数离散化。（3）一种基于最小值均值与最大值均值的多分辨率统计分析算法。该算法对于多分辨率分析中的一个特定尺度与方向的细节分量,统计训练样本中该细节分量对应的系数矩阵的最小值均值与最大值均值,基于最小值均值将一个样本中该细节分量对应的系数矩阵进行平移,再基于最小值均值与最大值均值划分N个等宽区间以将系数离散化,并对落入N个等宽区间之外的系数进行约束。上述三种算法均采用统计方法提取已被离散化的系数矩阵的数学描述符作为纹理特征。实验表明,所提取的纹理特征在基于纹理分析的医学图像辅助诊断中具有比传统纹理分析方法更好的性能,这些纹理特征可以潜在地增强放射科医师们的视觉诊断能力,这可能与诊断问题有关,但不一定在视觉上可见。3.提出了一种基于类别统计的多组纹理特征复合分类模型。该模型基于多分辨率分析中各个分量的统计学特点计算新样本的类别属性概率。首先,将训练样本按类别分成多组,在每组中统计各分量的系数。其次,一个新样本的系数矩阵依次按照每组统计结果执行离散化,提取已被离散化的系数矩阵的纹理特征,从而获得多组特征。对于一个新样本的多组特征,计算每组特征属于各个类别的概率,然后决策。实验表明,该模型相比于传统纹理分类模型提高了分类性能。
黄恒[7]（2019）在《基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法研究》文中认为我国是世界上受山体崩塌灾害最严重的国家之一,山体崩塌多发生在危岩地带。危岩裂缝是危岩体的主要病害,通过无人机航测技术可以获取高分辨率危岩表面数字影像,对影像进行裂缝检测可以为危岩监测提供指标信息。本文主要进行无人机危岩体数字图像上的危岩裂缝特征提取方法进行研究,主要内容如下:（1）提出一种基于Butterworth高通滤波器和直方图匹配的裂缝特征提取方法。首先对原灰度图像进行中值滤波,去除图像中离散的噪声;然后用Butterworth高通滤波器在频率域中滤除低频信息,增强裂缝边缘;接着进行经验阈值分割获取二值图像,将二值化结果和原灰度图像进行直方图匹配提取裂缝信息,但是仍存在少量的噪声;最后采用指数变换进一步去除噪声,得到较为理想的危岩裂缝提取结果。（2）提出一种基于数学形态学和Prewitt算子的裂缝特征提取方法。先通过灰度形态学闭运算、开运算处理,增强裂缝边缘;然后进行中值滤波,去除离散的噪声;再用多方向Prewitt算子,提取裂缝;接着进行直方图阈值分割,提取出裂缝边缘信息,但是图中依然有少量噪声;最后依次用二值形态学开运算、闭运算进行去噪,得到了较为理想的危岩裂缝结果。该方法中提出的多方向Prewitt算子结合水平竖直方向Prewitt算子和对角线Prewitt算子的优点,可以实现危岩裂缝信息的多方向增强效果。（3）根据上述两种危岩裂缝特征提取方法,应用Matlab软件中的图形用户界面GUI二次开发了一个危岩体裂缝特征提取实验系统。该系统包括文件、图像预处理、基于高通滤波器和直方图匹配的裂缝特征提取方法以及基于数学形态学和Prewitt算子的裂缝特征提取方法四个模块,提供图像预处理中的常用方法,并将上述两种危岩裂缝特征提取方法进行分步效果展示。实验结果表明,两种危岩裂缝特征提取方法都能够获取较为清晰的裂缝特征,危岩体裂缝特征提取实验系统具有操作简单、速度快和界面友好的特点,可以快速得到危岩裂缝特征提取结果。将本文方法应用于重庆南川甑子岩危岩带危岩裂缝信息采集工作中取得了良好效果,在危岩监测领域具有一定的应用前景。
臧青[8]（2020）在《基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法》文中提出边缘检测作为图像处理领域中极其关键的一部分,成功应用于航空航天探测、工业监控生产、生物医疗科学等领域。边缘检测结果会直接影响后续其他图像处理结果,因此,如何提高边缘检测精度成为图像处理领域中的重要研究问题之一。传统边缘检测算法主要包括基于一阶微分和二阶微分算子的方法,这些方法虽然运算简单,便于实现,但在边缘检测过程中对噪声敏感,检测结果中存在误检、漏检、双边现象。因此,本文针对传统边缘检测方法中存在误检、漏检和双边的问题,提出一种基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法。本文的主要工作和研究成果如下:1、考虑到传统边缘检测算法的检测结果中存在的误检、漏检和双边现象,本文首先在传统Canny算法的边缘检测模板的基础上,推导出了基于八方向分数阶微分算子的边缘检测模板。然后基于该模板提出了一种基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测算法,最后通过对Lena和Cameramen图像的仿真实验,来验证本文所提出方法的有效性。2、针对基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测方法的检测结果中出现断边的问题,本文提出了基于梯度矢量流（Gradient Vector Flow,GVF）Snake模型的边缘修复与重构方法,该方法以检测到边缘中的断边为对象,根据局部边缘结构,修复断边,提高本文所提Canny边缘检测方法的鲁棒性。3、为验证基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法解决实际工程问题的有效性,本文将该方法应用到高温红热状态下的工件和硅单晶直径检测图像的边缘检测中,实验结果表明,该方法能够有效地检测出工件和硅单晶图像中的边缘,降低了边缘检测方法的误检率和漏检率。综上,本文首先推导出了一种八方向分数阶微分算子的边缘检测模板,用来提高图像的边缘检测精度;其次,结合GVF Snake模型算法,提出了一种基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法,其中,多向即文中提到的八个方向;最后,通过对高温红热状态下的工件图像和硅单晶图像进行边缘检测验证了本文算法的有效性。
刘应盼[9]（2019）在《基于ZYNQ的图像采集处理系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着机器视觉技术在工业领域的飞速发展,传统的机器视觉系统在处理效果和速度上面临着严峻挑战,因此如何高效地采集图像并进行实时图像处理是一个亟待解决的问题。在面对功能需求日益激增的嵌入式图像处理系统时,使用传统的SoC实现图像处理系统已无法满足需求,况且不管在航空航天等军事领域还是生活应用中环境复杂多变。因此在满足性能要求的前提下,如何设计出环境适应性好,功能丰富且成像质量和处理速度快的图像采集处理系统是本文研究的关键。Xilinx推出的Zynq-7000系列产品在单片上集成了双核Cortex-A9处理器和Xilinx7系列的FPGA,不仅解决了处理器和可编程逻辑的通信矛盾,又能为实现功能丰富的高端嵌入式应用提供高性能处理和计算。本文利用软硬件协同技术设计实现了基于Zynq平台的嵌入式图像采集处理系统方案。该方案以双核ARM架构处理器作为管控中心,移植Linux系统搭建可视化平台,以FPGA作为系统数据传输处理的硬件平台。其中图像处理模块实现了可用于焊缝检测边缘的改进锐化算法,并通过HLS工具将该算法集成到硬件中实现,实现系统的硬件加速。本文主要的研究工作如下:（1）研究传统SoC实现图像采集处理系统的缺点,并分析了图像采集处理系统各个阶段的发展形式,论证了基于Zynq平台实现嵌入式图像采集处理系统的优势。本系统采用CMOS相机实现高速数据采集并通过DVP接口传输,在系统内采用AXI总线技术连接各个模块,以HDMI接口作为图像显示接口,并且在实现的模块中加入数据缓存模块,使得数据高效有序的传输。（2）设计了系统的软硬件实现的具体流程,并提出了各个模块的选型和设计要求。针对系统视频输入接口,设计了用于PL与PS数据交互的采集控制IP核;针对图像处理接口设计,利用HLS工具优化了改进锐化算法的实现方式;针对视频输出接口,设计实现了将RGB信号转换为HDMI差分信号输出的控制接口。（3）研究了嵌入式采集和处理系统中常用的图像处理算法,并基于阈值分割实现了肤色检测算法、研究传统的焊缝边缘检测的流程,设计了改进的锐化算法并将其应用于焊缝边缘检测的优化方案。该方案降低了噪声的干扰且焊缝边缘检测效果更好。在HLS设计实现中,通过加入行缓存和窗口函数的设计模式实现数据的流水线工作,优化算法处理的速度。（4）移植Linux操作系统,添加相关驱动支持,设计QT应用软件。对于关键驱动的实现,针对相机接口与PL通信的特点,本文采用OV5640驱动实现对相机设备的灵活配置。针对数据缓存部分,设计了VDMA驱动来控制系统的各个模块运行。本文通过软硬件划分的方式搭建的嵌入式图像采集处理系统,系统稳定工作,通过测试图像处理效果提升明显且实时显示,另外系统易于移植,系统可定制,设计成本低等让该工程具有非常大的应用前景。
储茂祥[10]（2014）在《钢板表面缺陷检测关键技术研究》文中研究指明钢板表面缺陷检测技术在国内外钢铁企业和研究机构已经开展十年左右,并取得了一定的成果。但是,随着时代的进步和市场需求的深化,特别是IT、互联网、云服务的高速扩张,钢铁行业也不可避免的受到冲击。为适应市场的变化,国内外的钢铁企业开始全面的布局带钢生产线的表面质量检测与控制。一方面,市场对优质钢材的高质量要求和对产品生产的高速性要求,钢铁企业必须不断提高生产线的钢板表面质量监控标准和生产线的效率；另一方面,钢铁企业不再只针对单一的独立生产线进行配备表面缺陷检测系统,而是所有生产线全面布局表面质量监控系统,以实现资源的可重复利用和优化配比。这造成国内外现有的研究成果不能满足钢铁企业新形势下发展的需求。因此,结合新形势下钢板生产的高效率、高精度、多生产线的特点,研究带钢表面缺陷在线检测技术是必要的。本文研究钢板表面缺陷检测技术,其研究的关键性内容及成果如下：（1）确定了针对多生产线新的检测系统指标与要求,并提出集群式钢板表面缺陷新的检测系统方案。本文从采集体系、传输体系、集群体系和存储体系四个方面设计并分析集群式检测系统的结构、功能、配置与运作,而且从可疑缺陷图像的背景区域检测、缺陷图像的缺陷区域检测、缺陷检测、拆分与分发、缺陷信息处理五个方面分析设计了集群式检测系统的检测流程。（2）配合集群式检测系统,提出了感兴趣区域检测新方法。将感兴趣区域检测算法分为两个阶段,第一阶段背景区域检测,提出了并行投影法与差影法相结合的新算法,满足了在线要求和降低了漏检率；第二阶段缺陷区域检测,提出了基于极限学习机的局部投影统计特征分类检测新方法,保证漏检率的基础上,降低了误检率。实验证明,本文提出的两个阶段感兴趣区域检测新方法具有低漏检率、低误检率和高效率的特点。（3）对缺陷区域的定位检测进行了相关的研究。本文重点提出了缺陷图像去噪新方法,该方法提出了一种局部边缘新模型,并在此基础上提出了五项中值编码新方法,实现图像的脉冲噪声滤波；然后使用一种新的指数权重函数改进双边滤波,同时结合局部边缘模型编码信息实现区域异性双边滤波新算法。实验证明,新的去噪算法能够滤除缺陷图像的混合噪声,又能保留更多的边缘细节。（4）基于缺陷区域的重心,提出了一种新的具有旋转的同心正方形环采样模板,实现了缺陷区域的不变性重采样。同时,提出了三种不变性统计特征提取的新方法。第一种是以边缘点到重心的归一化距离为数据进行边缘距离不变性统计分析与提取；第二种是对边缘所有相邻像素点的梯度方向进行统计；第三种则对平滑局部二值模式值进行特征统计。实验证明,本文提取的三类新特征都能很好的描述缺陷区域,为后期的缺陷分类提供了良好的特征信息。（5）在孪生支持向量机基础上,提出了多密度孪生支持向量机新模型。该分类模型在非平衡数据集增样和减样基础上,利用样本密度信息改进孪生支持向量机的目标函数,使用逐次超松弛算法进行快速求解,并结合偏二叉树模型实现钢板表面缺陷的多类别分类。另外,本文提出了获取修剪后样本的倍数因子和样本权重信息的新方法,并改进最小二乘孪生支持向量机,获得新的分类模型。实验证明,这两种多类别分类新模型可实现钢板表面缺陷的多类别分类,能够抑制噪声样本的影响,并具有快速的识别效率和高的识别精度。
二、函数差分的微分中值公式的讨论（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、函数差分的微分中值公式的讨论（论文提纲范文）
（1）一元微积分概念教学的设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.1.1 高等教育大众化的影响 |
| 1.1.2 课程改革背景的诉求 |
| 1.1.3 对微积分教学现状的反思 |
| 1.2 研究的问题 |
| 1.3 研究的意义 |
| 1.4 论文的结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 大学数学教育研究概览 |
| 2.1.1 上世纪80年代关于高等数学的研究 |
| 2.1.2 《高等数学思维》 |
| 2.1.3 《大学数学教育研究》 |
| 2.1.4 《大学数学的教与学》 |
| 2.1.5 美国的微积分课程改革运动 |
| 2.1.6 中国的工科数学改革 |
| 2.2 大学与高中的衔接 |
| 2.2.1 大学与高中的衔接的困难及其表现 |
| 2.2.2 导致大学与高中衔接困难的因素 |
| 2.2.3 大学与高中衔接的解决策略 |
| 2.2.4 大学与高中衔接的理论模型 |
| 2.3 高等数学思维相关理论综述 |
| 2.3.1 概念意象与概念定义 |
| 2.3.2 过程性概念 |
| 2.3.3 数学的三个世界 |
| 2.3.4 APOS理论 |
| 2.3.5 再谈“压缩” |
| 2.4 微积分概念教学 |
| 2.4.1 直观的方法 |
| 2.4.2 历史发生的方法 |
| 2.4.3 “基于概念”的学习环境 |
| 第3章 研究方案与设计 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 教育设计研究法 |
| 3.1.2 为什么要用教育设计研究法 |
| 3.2 研究对象及研究参与者 |
| 3.2.1 学校 |
| 3.2.2 教师 |
| 3.2.3 学生 |
| 3.2.4 课程与教材 |
| 3.2.5 研究人员 |
| 3.3 研究思路与流程 |
| 3.3.1 微积分概念教学原则 |
| 3.3.2 案例选取 |
| 3.3.3 研究流程 |
| 3.4 研究工具 |
| 3.4.1 调查问卷与测试 |
| 3.4.2 访谈 |
| 3.4.3 课堂观察与视频分析 |
| 3.4.4 准实验研究 |
| 3.5 数据收集与处理 |
| 3.5.1 数据收集日程 |
| 3.5.2 数据收集工具 |
| 3.5.3 数据处理分析 |
| 3.6 研究的效度与伦理 |
| 3.6.1 信度与效度 |
| 3.6.2 伦理 |
| 第4章 研究结果总述 |
| 4.1 预研究 |
| 4.1.1 2010年1月对大一学生的调查 |
| 4.1.2 2010年5月对大一学生的访谈——关于微分概念误解 |
| 4.1.3 2010年9月对大一新生的测试 |
| 4.1.4 预研究小结 |
| 4.2 概念教学设计原则的提出与发展 |
| 4.2.1 “基于概念”的教学环境 |
| 4.2.2 概念教学原则的提出与第一次修正 |
| 4.2.3 概念教学原则的第二次修正 |
| 4.3 概念教学设计原型 |
| 4.4 学期初前测 |
| 4.5 概念教学的总体效果 |
| 4.5.1 从常规的期中期末考试成绩来看 |
| 4.5.2 从期末的调查来看 |
| 4.5.3 教学效果小结 |
| 第5章 设计研究案例 |
| 5.1 极限的教学设计 |
| 5.1.1 关于极限的研究综述 |
| 5.1.2 大学生对极限的概念意象 |
| 5.1.3 对极限的教学设计与实施 |
| 5.1.4 极限小结 |
| 5.2 导数的教学设计 |
| 5.2.1 关于导数的研究综述 |
| 5.2.2 导数前测 |
| 5.2.3 导数的教学设计 |
| 5.2.4 反馈 |
| 5.2.5 导数小结 |
| 5.3 微分的教学设计 |
| 5.3.1 关于微分概念的研究综述 |
| 5.3.2 大学生对微分概念的理解 |
| 5.3.3 微分的教学设计 |
| 5.3.4 课堂反思 |
| 5.3.5 微分小结 |
| 5.4 中值定理的设计研究 |
| 5.4.1 关于中值定理的研究综述 |
| 5.4.2 中值定理的教学设计 |
| 5.4.3 课堂效果分析 |
| 5.4.4 第二轮教学实践 |
| 5.4.5 中值定理小结 |
| 5.5 定积分的教学设计 |
| 5.5.1 关于定积分的研究综述 |
| 5.5.2 定积分前测与教学设计要点 |
| 5.5.3 定积分概念的设计 |
| 5.5.4 定积分后测 |
| 5.5.5 定积分后测与前测的对比 |
| 5.5.6 从任课教师教学反思看课堂实施情况 |
| 5.5.7 定积分小结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 学生对微积分基本概念的概念意象 |
| 6.1.2 微积分概念教学原则的构建 |
| 6.1.3 微积分基本概念以及中值定理的教学设计 |
| 6.1.4 概念教学的总体效果 |
| 6.2 研究建议 |
| 6.3 反思与展望 |
| 6.3.1 本研究的创新性 |
| 6.3.2 本研究的不足 |
| 6.3.3 后续研究展望 |
| 中文文献 |
| 英文文献 |
| 附录一 学期初前测 |
| 附录二 导数前测 |
| 附录三 导数后测定积分前测 |
| 附录四 定积分后测 |
| 附录五 学期末调查 |
| 攻读博士期间发表的论文与主持的相关科研项目 |
| 致谢 |
（2）图像边缘检测及模式识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 图像去噪 |
| 1.3.2 图像边缘检测及边界跟踪 |
| 1.3.3 边界表达与图像识别方法 |
| 1.3.4 图像识别技术在目标缺陷检测领域的应用 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 基于改进小波阈值去噪算法的图像去噪 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图像去噪概述 |
| 2.2.1 主要图像去噪方法 |
| 2.2.2 去噪效果评价方法 |
| 2.3 改进小波阈值去噪算法 |
| 2.3.1 小波阈值去噪算法 |
| 2.3.2 小波阈值的设置 |
| 2.3.3 改进小波阈值设置方法的仿真实验 |
| 2.3.4 小波阈值函数的选择 |
| 2.4 改进小波阈值去噪效果仿真实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进Canny算子的图像边缘检测及快速边界跟踪 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像边缘检测概述 |
| 3.2.1 图像边缘类型及定位方法 |
| 3.2.2 微分算子 |
| 3.3 经典边缘检测算子对比 |
| 3.3.1 经典边缘检测算子 |
| 3.3.2 图像明暗度对边缘检测结果的影响 |
| 3.3.3 经典边缘检测算子检测效果对比 |
| 3.4 基于改进Canny算子的边缘检测 |
| 3.4.1 传统Canny算子的缺陷 |
| 3.4.2 OTSU算法求取阈值 |
| 3.4.3 改进小波阈值去噪与自适应中值滤波结合 |
| 3.4.4 改进Canny算子性能测试实验及实验结果 |
| 3.5 基于优先搜索方向的边界跟踪 |
| 3.5.1 基于优先搜索方向的边界跟踪算法 |
| 3.5.2 边界跟踪算法步骤 |
| 3.5.3 边界跟踪算法验证实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于Zernike矩特征的边界图像模式识别及手机膜缺陷检测实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像特征 |
| 4.3 Hu矩与Zernike矩 |
| 4.3.1 Hu矩 |
| 4.3.2 Zernike矩 |
| 4.4 Hu矩与Zernike矩在图像识别中的效果对比 |
| 4.5 基于边界图像Zernike矩特征的手机膜缺陷检测实验 |
| 4.5.1 手机钢化膜图像采集平台 |
| 4.5.2 图像透视变换 |
| 4.5.3 缺陷手机膜图像样本数据扩充 |
| 4.5.4 手机钢化膜缺陷检测实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）基于机器视觉技术激光点追踪牵引随动系统的设计制作（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 激光点追踪牵引随动系统研究现状 |
| 1.2.1 运动目标识别检测研究现状 |
| 1.2.2 柔索牵引并联机构追踪随动平台研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 激光点追踪牵引随动系统功能及原理分析 |
| 2.1 激光点追踪随动平台总体方案设计 |
| 2.2 图像处理系统设计 |
| 2.2.1 图像采集 |
| 2.2.2 图像处理 |
| 2.3 结构模型设计 |
| 2.4 控制系统设计 |
| 2.4.1 电机选型 |
| 2.4.2 驱动器选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 激光点图像预处理 |
| 3.1 噪声分类 |
| 3.2 滤波去噪 |
| 3.2.1 均值滤波 |
| 3.2.2 高斯滤波 |
| 3.2.3 中值滤波 |
| 3.2.4 自适应中值滤波 |
| 3.3 图像增强 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 激光点识别检测 |
| 4.1 静态激光点检测 |
| 4.1.1 图像阈值分割 |
| 4.1.2 图像腐蚀与膨胀 |
| 4.1.2.1 形态学膨胀 |
| 4.1.2.2 形态学腐蚀 |
| 4.1.3 图像边缘提取 |
| 4.1.3.1 一阶微分算子 |
| 4.1.3.2 二阶微分算子 |
| 4.1.3.3 Canny算子 |
| 4.2 动态激光点检测 |
| 4.2.1 帧间差分法 |
| 4.2.2 背景差分法 |
| 4.2.3 背景差分与帧间差分结合目标检测 |
| 4.3 获取目标中心点坐标 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 激光点追踪牵引随动系统设计 |
| 5.1 追踪随动系统运动学模型 |
| 5.1.1 追踪随动系统结构模型 |
| 5.1.2 运动学逆解分析 |
| 5.1.3 运动学正解分析 |
| 5.1.3.1 雅可比矩阵 |
| 5.1.3.2 牛顿迭代法 |
| 5.2 追踪随动平台控制系统设计 |
| 5.2.1 追踪随动平台控制系统设计原理 |
| 5.2.2 数字PID控制算法 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 实验验证与误差分析 |
| 6.1 运动学模型验证与分析 |
| 6.1.1 运动学逆解仿真 |
| 6.1.2 运动学正解仿真 |
| 6.1.3 运动学模型误差分析 |
| 6.2 PID控制策略的验证与分析 |
| 6.2.1 数字PID反馈控制程序实现 |
| 6.2.2 PID控制算法数值分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）矿井环境下机器人目标识别算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 2 煤矿井下环境视频图像分析与预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 视频图像分析 |
| 2.3 煤矿井下视频图像预处理 |
| 2.4 视频图像变换处理 |
| 2.5 PDE在视频图像处理中的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 煤矿井下视频图像角点信息检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 几种角点检测算法 |
| 3.3 Harris算法的改进研究 |
| 3.4 Harris改进算法在煤矿救援机器人中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 煤矿井下视频图像边缘轮廓信息检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 边缘预处理 |
| 4.3 Canny算法 |
| 4.4 Canny算法的改进 |
| 4.5 Canny改进算法在煤矿救援机器人中的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 煤矿救援机器人运动视频图像分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 运动视频图像的光流场分析 |
| 5.3 运动视频图像的帧间差分法 |
| 5.4 运动视频图像的背景差分法 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 煤矿救援机器人目标识别试验与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 试验环境 |
| 6.3 视觉系统 |
| 6.4 视觉系统标定 |
| 6.5 机器人环境物体识别试验 |
| 6.6 试验效果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 煤矿救援机器人自主行走试验与分析 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 室内环境试验 |
| 7.3 地下室环境下试验 |
| 7.4 煤矿瓦斯实验环境下试验 |
| 7.5 试验结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）图像中小目标视觉特征提取方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 目标特征提取方法的现状 |
| 1.3 本文的主要技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 小目标图像的统计特征提取与匹配 |
| 2.1 图像预处理 |
| 2.1.1 图像增强 |
| 2.1.2 图像降噪 |
| 2.2 颜色特征提取及匹配 |
| 2.2.1 灰度直方图 |
| 2.2.2 颜色直方图 |
| 2.2.3 直方图相似性度量 |
| 2.3 纹理特征的提取及匹配 |
| 2.3.1 方向梯度直方图 |
| 2.3.2 灰度共生矩阵 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 小目标的边缘特征提取与匹配 |
| 3.1 传统图像边缘特征提取算法 |
| 3.1.1 基于一阶微分的边缘特征提取 |
| 3.1.2 基于二阶微分的边缘特征提取算子 |
| 3.2 频域相位一致性边缘特征提取算法 |
| 3.2.1 一维相位一致性 |
| 3.2.2 二维相位一致性 |
| 3.3 小波变换边缘特征提取算法 |
| 3.3.1 小波及小波变换 |
| 3.3.2 二进小波 |
| 3.3.3 基于小波变换的图像边缘特征提取 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于模糊理论小目标图像边缘特征提取 |
| 4.1 模糊理论 |
| 4.2 基于模糊系统的边缘特征提取 |
| 4.3 模糊系统边缘特征提取算法改进 |
| 4.3.1 非极大值抑制 |
| 4.3.2 去除干扰 |
| 4.4 提取主边缘 |
| 4.4.1 边缘图像二值化 |
| 4.4.2 提取小目标边缘线条 |
| 4.4.3 边缘连接 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 小目标图像的形状特征提取和匹配 |
| 5.1 .形状傅里叶描述子 |
| 5.2 形状轮廓矩不变量 |
| 5.3 形状上下文特征描述子改进 |
| 5.3.1 形状上下文特征描述子 |
| 5.3.2 基于改进形状上下文的形状特征描述 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）基于纹理分析的医学图像辅助诊断关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 医学图像纹理分析的起源 |
| 1.2.2 医学图像纹理分析技术的发展与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 基于纹理分析的医学图像辅助诊断概述 |
| 2.1 医学图像 |
| 2.2 纹理分析 |
| 2.2.1 统计分析法 |
| 2.2.2 结构分析法 |
| 2.2.3 模型分析法 |
| 2.2.4 频谱分析法 |
| 2.3 基于纹理分析的医学图像辅助诊断与影像组学 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波变换的分数阶微分增强方法 |
| 3.1 纹理增强技术概述 |
| 3.1.1 空间域方法 |
| 3.1.2 变换域方法 |
| 3.2 基于小波变换的分数阶微分增强方法 |
| 3.3 实验与讨论 |
| 3.3.1 多种纹理增强方法的对比实验 |
| 3.3.2 评估分类性能的纹理增强实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多分辨率统计分析的纹理特征提取方法 |
| 4.1 医学图像纹理分析概述 |
| 4.1.1 统计分析 |
| 4.1.2 多分辨率分析 |
| 4.2 基于多分辨率分析与统计分析融合的多层次纹理分析理论框架 |
| 4.2.1 基于线性归一化取整的多分辨率统计分析 |
| 4.2.2 基于最小值与最大值的多分辨率统计分析 |
| 4.2.3 基于最小值均值与最大值均值的统计分析 |
| 4.3 实验与讨论 |
| 4.3.1 基于线性归一化取整的多分辨率统计分析实验 |
| 4.3.2 基于最小值与最大值的多分辨率统计分析实验 |
| 4.3.3 基于最小值均值与最大值均值的多分辨率统计分析实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于类别统计的多组纹理特征复合分类模型 |
| 5.1 影像组学中的常规纹理分类模型 |
| 5.2 复合纹理分类模型 |
| 5.3 实验与讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（7）基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 论文的研究意义 |
| 1.3 裂缝特征提取方法的研究现状 |
| 1.3.1 国外对裂缝特征提取方法的研究现状 |
| 1.3.2 国内对裂缝特征提取方法的研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 危岩裂缝图像来源及预处理 |
| 2.1 危岩裂缝图像来源及灰度特征 |
| 2.1.1 无人机获取危岩裂缝图像 |
| 2.1.2 危岩裂缝图像灰度特征 |
| 2.2 危岩体数字图像的平滑 |
| 2.2.1 均值滤波 |
| 2.2.2 中值滤波 |
| 2.2.3 高斯滤波 |
| 2.3 危岩体数字图像的锐化 |
| 2.3.1 空间差分法 |
| 2.3.2 高通滤波法 |
| 2.4 危岩体数字图像对比度增强 |
| 2.4.1 灰度变换增强 |
| 2.4.2 直方图修正增强 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于高通滤波器和直方图匹配的裂缝特征提取方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Butterworth高通滤波器的裂缝图像增强 |
| 3.2.1 频域形成原理及应用 |
| 3.2.2 Butterworth滤波器算法原理 |
| 3.2.3 Butterworth高通滤波器参数选择 |
| 3.3 危岩裂缝图像的二值化 |
| 3.3.1 全局阈值分割方法 |
| 3.3.2 基于经验阈值的危岩裂缝图像二值化 |
| 3.4 基于直方图匹配的裂缝图像提取 |
| 3.5 指数变换去噪声 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于数学形态学和Prewitt算子的裂缝特征提取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于灰度形态学的裂缝图像增强 |
| 4.2.1 灰度形态学的基本运算 |
| 4.2.2 基于灰度形态学的先闭后开运算 |
| 4.3 中值滤波去噪 |
| 4.4 基于Prewitt边缘检测算子的裂缝图像提取 |
| 4.4.1 常见的边缘检测算子 |
| 4.4.2 基于多方向Prewitt算子的裂缝图像提取 |
| 4.5 直方图阈值分割 |
| 4.6 基于二值形态学的裂缝图像去噪声 |
| 4.6.1 二值形态学的基本运算 |
| 4.6.2 基于二值形态学的先开后闭运算 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 危岩体裂缝特征提取实验系统 |
| 5.1 危岩体裂缝特征提取实验系统基础 |
| 5.1.1 危岩体裂缝图像采集系统硬件及基本流程 |
| 5.1.2 危岩体裂缝图像处理软件开发环境 |
| 5.2 危岩体裂缝特征提取实验系统模块介绍 |
| 5.3 危岩体裂缝特征提取方法的系统设计 |
| 5.3.1 危岩体裂缝特征提取研究内容 |
| 5.3.2 基于高通滤波器和直方图匹配的裂缝特征提取方法程序设计 |
| 5.3.3 基于数学形态学和Prewitt算子的裂缝特征提取方法程序设计 |
| 5.4 危岩体裂缝特征提取方法对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统边缘检测算法的研究现状 |
| 1.2.2 Canny算法及改进的Canny算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 边缘检测原理和方法 |
| 2.1 图像预处理 |
| 2.2 图像边缘检测基本原理 |
| 2.3 常见的边缘检测算法 |
| 2.3.1 一阶微分算子 |
| 2.3.2 二阶微分算子 |
| 2.4 Canny边缘检测算法 |
| 2.4.1 基于整数阶微分算子的Canny边缘检测算法 |
| 2.4.2 基于分数阶微分算子的Canny边缘检测算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于八方向分数阶微分算子的Canny边缘检测方法 |
| 3.1 Canny算法的总体思路 |
| 3.2 八方向分数阶微分算子 |
| 3.2.1 八方向整数阶微分算子 |
| 3.2.2 八方向分数阶微分算子推导过程 |
| 3.3 最优分数阶阶次确定 |
| 3.4 在线检测步骤描述 |
| 3.5 仿真与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于GVF Snake模型的改进Canny边缘检测方法 |
| 4.1 活动轮廓模型概述 |
| 4.2 Snake模型基本原理 |
| 4.2.1 传统Snake模型的基本原理 |
| 4.2.2 GVF(Gradient Vector Flow)Snake模型基本原理 |
| 4.3 基于GVF Snake模型的边缘修复与重构方法 |
| 4.3.1 边缘修复与重构方法描述 |
| 4.3.2 具体步骤 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 改进的Canny算法在工程中的应用 |
| 5.1 高温红热状态下工件的边缘检测 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 实验与分析 |
| 5.2 硅单晶的边缘检测 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 实验与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（9）基于ZYNQ的图像采集处理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 数字图像处理技术的发展现状 |
| 1.2.2 图像处理系统的发展现状 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第二章 关键技术和总体设计 |
| 2.1 系统需求 |
| 2.2 Zynq-7000 系列平台内部框架 |
| 2.3 关键技术和设计优势 |
| 2.3.1 AXI接口技术 |
| 2.3.2 软硬件协同设计 |
| 2.3.3 PL硬件加速和可重配置计算 |
| 2.3.4 高层次综合 |
| 2.4 系统总体设计 |
| 2.4.1 系统整体架构 |
| 2.4.2 系统硬件实现方案设计 |
| 2.4.3 系统软件实现方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 嵌入式图像处理算法研究 |
| 3.1 图像去噪算法的研究 |
| 3.1.1 图像噪声类型 |
| 3.1.2 图像滤波算法 |
| 3.2 图像分割 |
| 3.2.1 阈值分割 |
| 3.2.2 边缘检测 |
| 3.3 基于阈值分割的肤色检测算法 |
| 3.4 基于改进锐化算法的焊缝边缘检测方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Vivado HLS的图像处理IP核设计 |
| 4.1 高层次综合 |
| 4.1.1 Vivado HLS工具简介 |
| 4.1.2 Vivado HLS视频库加速 |
| 4.1.3 HLS设计流程 |
| 4.2 数字图像处理算法的ip核实现 |
| 4.2.1 基于拉普拉斯的边缘检测算法实现 |
| 4.2.2 基于阈值分割的肤色检测算法实现 |
| 4.2.3 基于改进锐化算法的焊缝边缘检测实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于Zynq的图像采集处理系统的实现 |
| 5.1 硬件平台集成设计实现 |
| 5.1.1 硬件平台设计流程 |
| 5.1.2 VDMA组件配置 |
| 5.1.3 图像采集控制模块 |
| 5.1.4 图像显示模块 |
| 5.1.5 片上系统集成 |
| 5.2 嵌入式软件平台设计实现 |
| 5.2.1 交叉编译环境的搭建 |
| 5.2.2 U-boot移植 |
| 5.2.3 Linux系统移植 |
| 5.2.4 设备树移植 |
| 5.2.5 Linux驱动程序移植 |
| 5.2.6 嵌入式应用软件设计 |
| 5.3 图像处理系统搭建及测试 |
| 5.3.1 系统环境搭建 |
| 5.3.2 测试结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 工作总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）钢板表面缺陷检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 钢板表面缺陷检测研究背景 |
| 1.1.1 表面缺陷检测概述 |
| 1.1.2 钢板表面的典型缺陷 |
| 1.1.3 钢板表面缺陷检测研究意义 |
| 1.2 钢板表面缺陷检测技术研究现状 |
| 1.2.1 国内外检测系统研究现状 |
| 1.2.2 检测算法研究现状 |
| 1.3 钢板表面缺陷检测关键问题 |
| 1.3.1 检测系统的关键问题 |
| 1.3.2 检测算法的关键问题 |
| 1.4 本文研究的内容及主要工作 |
| 第2章 针对多生产线的集群式钢板表面缺陷检测系统设计 |
| 2.1 传统的独立式检测系统 |
| 2.1.1 独立生产线采用的检测系统 |
| 2.1.2 独立式检测系统的结构 |
| 2.2 针对多生产线设计的新检测系统指标与要求 |
| 2.3 针对多生产线设计的集群式检测系统方案 |
| 2.4 针对多生产线的集群式检测系统体系设计 |
| 2.4.1 采集体系设计 |
| 2.4.2 传输体系设计 |
| 2.4.3 集群处理设计 |
| 2.4.4 存储体系设计 |
| 2.5 集群式检测系统的检测流程设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 ROI检测研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 传统ROI检测方法 |
| 3.3 两个阶段ROI检测新方法 |
| 3.3.1 两个阶段ROI检测方案 |
| 3.3.2 第一阶段ROB检测算法 |
| 3.3.3 第二阶段ROD检测新算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 缺陷区域定位检测研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于五项中值双边滤波的缺陷图像去噪新算法 |
| 4.2.1 去噪的传统算法及新算法思路 |
| 4.2.2 局部边缘模型 |
| 4.2.3 五项中值编码新方法 |
| 4.2.4 五项中值滤波新算法 |
| 4.2.5 改进的区域异性双边滤波 |
| 4.2.6 实验结果及分析 |
| 4.3 缺陷区域分割算法 |
| 4.3.1 基于微分算子的缺陷区域分割算法及改进 |
| 4.3.2 基于Canny算法的缺陷区域分割算法及改进 |
| 4.3.3 基于分水岭算法的缺陷区域分割算法 |
| 4.3.4 实验比较及分析 |
| 4.4 缺陷区域定位信息化方法 |
| 4.4.1 缺陷区域的合并 |
| 4.4.2 缺陷区域的定位信息设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 缺陷区域特征提取研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 常用的缺陷区域特征提取方法 |
| 5.2.1 几何形状特征 |
| 5.2.2 一维灰度直方图统计特征 |
| 5.2.3 二维灰度直方图统计特征 |
| 5.2.4 不变矩特征 |
| 5.3 基于重心的缺陷区域不变性重采样新方法 |
| 5.4 基于缺陷边缘的不变性统计特征提取新方法 |
| 5.4.1 边缘距离不变性统计特征提取 |
| 5.4.2 边缘方向不变性统计特征提取 |
| 5.5 基于缺陷区域的二值模式统计特征提取新方法 |
| 5.5.1 局部二值模式原理 |
| 5.5.2 改进的局部二值模式 |
| 5.5.3 基于改进的二值模式统计特征提取 |
| 5.6 实验结果及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 缺陷类型分类识别研究 |
| 6.1 缺陷类型分类方法概述 |
| 6.2 支持向量机基础 |
| 6.2.1 标准支持向量机 |
| 6.2.2 孪生支持向量机 |
| 6.3 基于多密度孪生支持向量机的缺陷分类新算法 |
| 6.3.1 新的样本密度估计函数 |
| 6.3.2 非平衡数据集的增样与减样新方法 |
| 6.3.3 多密度孪生支持向量机新分类模型 |
| 6.3.4 逐次超松弛迭代学习算法 |
| 6.3.5 多类别缺陷分类 |
| 6.3.6 实验结果及分析 |
| 6.4 基于改进的最小二乘孪生支持向量机缺陷分类新算法 |
| 6.4.1 最小二乘孪生支持向量机 |
| 6.4.2 改进的最小二乘孪生支持向量机新分类模型 |
| 6.4.3 新参数计算方法 |
| 6.4.4 多类别缺陷分类 |
| 6.4.5 实验结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所做的主要工作 |
四、函数差分的微分中值公式的讨论（论文参考文献）
- [1]一元微积分概念教学的设计研究[D]. 高雪芬. 华东师范大学, 2013(10)
- [2]图像边缘检测及模式识别技术研究[D]. 吕彦诚. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [3]基于机器视觉技术激光点追踪牵引随动系统的设计制作[D]. 王震. 长春理工大学, 2019(01)
- [4]矿井环境下机器人目标识别算法研究[D]. 巩固. 中国矿业大学, 2020(01)
- [5]图像中小目标视觉特征提取方法的研究[D]. 栗露. 电子科技大学, 2020(07)
- [6]基于纹理分析的医学图像辅助诊断关键技术研究[D]. 邱甲军. 电子科技大学, 2019(01)
- [7]基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法研究[D]. 黄恒. 重庆交通大学, 2019(08)
- [8]基于多向分数阶微分的鲁棒Canny边缘检测方法[D]. 臧青. 西安理工大学, 2020
- [9]基于ZYNQ的图像采集处理系统设计与实现[D]. 刘应盼. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]钢板表面缺陷检测关键技术研究[D]. 储茂祥. 东北大学, 2014(03)