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正版 红外热波检测及其图像序列处理技术 张金玉[等]著 国防工业
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第一章 绪论1.1 目的和意义1.2 红外热波无损检测技术的研究现状与发展1.2.1 红外热波无损检测技术的研究现状1.2.2 热波图像处理的研究现状1.3 存在的主要问题1.4 红外热波检测的特点与应用1.4.1 红外热波无损检测的技术特点1.4.2 红外热波无损检测主要应用领域参考文献第二章 脉冲激励红外热波检测基本原理2.1 红外热波检测的基本原理及关键技术2.1.1 红外热波检测基本原理2.1.2 红外热波检测关键技术2.2 脉冲激励红外热波检测理论分析2.2.1 导热微分方程2.2.2 脉冲热激励条件下的瞬态热传导分析2.2.3 含缺陷半无限大平板结构脉冲热激励条件下的表面温度场分析2.3 脉冲激励红外热波检测数值分析2.3.1 数学模型及简化2.3.2 初始条件及边界条件2.3.3 划分网格及求解2.3.4 数值计算结果与分析2.4 脉冲激励红外热波检测试验2.4.1 钢材料平底洞试件2.4.2 钢板/绝热层粘接界面缺陷试件2.4.3 复杂钢结构平底洞试件2.4.4 玻璃纤维复合材料分层试件2.4.5 蜂窝夹心复合材料试件2.4.6 试验总结2.5 红外热波检测影响因素分析2.5.1 热成像系统的影响2.5.2 热流注入方向影响2.5.3 环境因素的影响分析2.5.4 热激励源的影响分析2.5.5 检测对象及缺陷参数对检测效果的影响2.5.6 结论2.6 小结参考文献第三章 热波图像序列数据的拟合、压缩与重建方法3.1 数据拟合原理3.2 拟合优度评价参数3.3 基于多项式拟合的红外热波图像数据处理方法3.3.1 最小二乘法3.3.2 多项式拟合法的基本原理3.3.3 实验结果及分析3.4 基于红外热波理论模型的热波图像数据拟合方法3.4.1 模型的提出3.4.2 非线性Levenberg-Marquardt拟合算法3.4.3 实验结果及分析3.5 基于遗传算法的热波图像序列数据拟合3.5.1 热波图像序列数据拟合方法3.5.2 实验结果及分析3.6 基于差分进化的拟合方法热波图像处理3.6.1 差分进化算法3.6.2 双指数衰减模型3.6.3 基于差分进化算法的双指数模型拟合法3.6.4 实验结果及分析3.7 热像序列的时空联合压缩与重建3.7.1 时空压缩与重建的基本原理3.7.2 基于K-means算法的时空压缩与重建方法3.7.3 基于单帧图像分割的时空压缩与重建方法3.8 小结参考文献第四章 热波图像序列的一般处理方法4.1 概述4.2 热波图像序列处理的基本方法4.2.1 多帧累加平均法4.2.2 正则化方法4.2.3 差分法4.2.4 多项式拟合法4.2.5 脉冲相位法4.2.6 比值热图法4.3 不同处理方法的性能比较4.3.1 实验试件和热波图像获取系统的设计4.3.2 算法性能的比较4.4 奇异值分解法4.5 主分量分析法4.5.1 主分量分析原理4.5.2 热波图像序列主分量分析法4.6 精密脉冲相位处理法4.6.1 脉冲相位法存在的问题4.6.2 基于复调制z00m-F兀、算法的实现4.6.3 精密相位的实现4.6.4 应用实例4.7 小结参考文献第五章 热波图像序列的配准与增强技术5.1 图像配准技术5.1.1 常见图像配准方法5.1.2 图像配准的基本框架5.2 热波图像序列的配准5.2.1 热波图像序列的几何形变及配准策略5.2.2 热波图像序列拼接配准策略5.3 基于遗传算法的热波图像序列配准5.3.1 遗传算法的改进策略5.3.2 基于灰度值修正权值的反距离插值技术5.3.3 基于多种群自适应遗传算法的热波图像序列配准5.3.4 配准实验结果分析5.4 热波图像增强的一般方法和评估标准5.4.1 图像时域增强5.4.2 图像频域增强5.4.3 图像质量评估标准5.5 基于高频强调滤波的热像序列增强方法5.5.1 高频强调滤波方法的原理5.5.2 实验与结果分析5.6 基于同态增晰技术的热像序列增强方法5.6.1 同态增晰热像增强原理5.6.2 实验及结果分析5.7 基于微分的热波图像序列增强方法5.7.1 基于一阶微分热波图像灰度翻转前后相减的图像增强方法5.7.2 基于二阶微分温度对比度图像灰度翻转前后相减的图像增强方法5.8 小结参考文献第六章 热波图像序列信息的融合与分离技术6.1 概述6.2 图像融合技术6.2.1 图像融合的定义及层次6.2.2 图像融合的一般方法6.3 基于图像差值的融合方法6.3.1 差值图像的处理6.3.2 融合系数的确定6.3.3 基于遗传算法的热波图像序列融合6.3.4 实验结果分析6.4 基于小波变换的融合方法6.4.1 热波图像的小波变换6.4.2 热波图像的融合及融合规则6.4.3 基于小波变换的热波图像区域融合6.4.4 实验及结果分析6.5 热波图像序列盲分离技术6.5.1 热像盲源分离基础6.5.2 基于BSS的热波图像数据处理方法6.5.3 实验结果及分析6.6 基于小波变换的热波图像序列盲分离方法6.6.1 单帧热波图像小波变换的BSS分析法6.6.2 多帧热波图像小波变换的BSS分析法6.6.3 基于虚拟通道的小波变换BSS分析法6.7 本章小结参考文献第七章 热波图像分割技术7.1 热波探伤的图像分割概述7.2 经典图像分割方法7.2.1 阈值分割方法7.2.2 类间方差阈值分割方法7.3 基于数学形态学的图像分割方法7.3.1 数学形态学基本思想及运算规则7.3.2 基于分水岭的图像分割方法7.3.3 基于分水岭的热波探伤图像分割7.3.4 结论7.4 基于边缘检测的热图像分割7.4.1 梯度边缘检测7.5 基于改进遗传算法的二维最大类间方差热图像分割7.5.1 二维最大类间方差算法7.5.2 算法实现的步骤7.5.3 实验结果7.6 基于人工免疫技术的热波图像处理7.6.1 二维最小Tsallis交叉熵7.6.2 基于人工免疫算法的分割闽值优化7.6.3 结果分析7.7 基于尖点突变理论的红外热图像损伤边缘检测与分割7.8 基于粒子群优化模糊聚类的红外热图像分割7.8.1 粒子群算法7.8.2 模糊聚类算法7.8.3 基于粒子群优化的模糊聚类算法7.8.4 实验结果与分析7.9 本章小结参考文献第八章 热波图像的缺陷特征提取及定量识别8.1 缺陷形状的图像识别8.1.1 规则图形的识别8.1.2 复杂图形的识别8.1.3 改进的图形识别算法8.1.4 复杂图形的尺寸提取8.2 缺陷尺寸(大小)识别8.2.1 二值链码技术8.2.2 缺陷大小的测量8.3 基于最佳检测时间的缺陷深度测量8.3.1 导热系数比较小的材料(非金属或复合材料)缺陷深度的判别8.3.2 导热系数较大的金属材料的缺陷深度的判断方法8.3.3 多元非线性回归求缺陷深度8.4 基于BP神经网络的缺陷定量识别8.4.1 BP神经元的传递函数8.4.2 BP神经网络的结构及算法8.4.3 基于BP神经网络的缺陷定量识别8.5 缺陷三维显示和重建8.5.1 缺陷的三维显示8.5.2 缺陷的三维重建8.6 本章小结参考文献
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