基于数字图像处理的油气水三相流流型智能识别方法
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·油气水三相流流型研究的发展和现状 | 第15-16页 |
| ·数字图像处理在流型识别中的应用 | 第16-18页 |
| ·数字图像处理在流型识别中拟解决关键问题 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-22页 |
| 第2章 油气水三相流流型图像测量 | 第22-29页 |
| ·实验系统及实验步骤 | 第22-24页 |
| ·图像采集系统的选取 | 第24-25页 |
| ·高速摄影系统的选取 | 第24页 |
| ·照明系统的选取 | 第24页 |
| ·图像拍摄技术的选取 | 第24-25页 |
| ·油气水三相流流型图像的获取 | 第25-26页 |
| ·流型图像的噪声分析及处理 | 第26-28页 |
| ·图像噪声的来源 | 第26-27页 |
| ·图像噪声的消除 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 单帧油气水三相流流型图像特征提取 | 第29-36页 |
| ·基于灰度直方图的流型图像特征提取 | 第29-32页 |
| ·流型图像的灰度直方图 | 第29页 |
| ·灰度直方图统计特征参数 | 第29-32页 |
| ·图像轮廓特征的提取 | 第32-33页 |
| ·基于不变矩的流型图像特征提取 | 第33-35页 |
| ·仿射不变矩特征提取 | 第33-34页 |
| ·NMI 特征提取 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 连续图像灰度时间序列的混沌特征提取 | 第36-53页 |
| ·连续图像灰度时间序列的提取 | 第36-37页 |
| ·新小波阈值消噪 | 第37-43页 |
| ·平稳小波变换 | 第37-38页 |
| ·阈值消噪原理 | 第38-39页 |
| ·新阈值方法研究 | 第39-41页 |
| ·小波变换消噪步骤 | 第41-43页 |
| ·基于混沌特征的提取 | 第43-52页 |
| ·延迟时间的计算 | 第43-45页 |
| ·基于HURST 指数的特性分析 | 第45-48页 |
| ·基于关联维的特性分析 | 第48-49页 |
| ·基于混沌吸引子的特性分析 | 第49-50页 |
| ·混沌特征的提取 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 流型识别模型的分析与选取 | 第53-59页 |
| ·粒子群优化BP 神经网络模型 | 第53-56页 |
| ·基于改进支持向量机的流型识别 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 PTV 法测定流速及流场 | 第59-65页 |
| ·PTV 算法的基本原理 | 第59-62页 |
| ·PTV 法测量的结果 | 第62-63页 |
| ·PTV 法与DPIV 法测量结果的对比 | 第63-64页 |
| ·含气率的计算 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第7章 流型图像的复杂性测度分析 | 第65-72页 |
| ·流型图像复杂性测度 | 第65-67页 |
| ·Lempel-Ziv 复杂度 | 第65-66页 |
| ·分形盒维数 | 第66-67页 |
| ·连续流型图像时间序列复杂性测度 | 第67-69页 |
| ·Lempel-Ziv 复杂度 | 第67-68页 |
| ·功率谱熵 | 第68页 |
| ·近似熵 | 第68-69页 |
| ·油气水三相流流型复杂性分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
