基于图像处理的电力设备状态检测
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-9页 |
| ·课题的提出 | 第7页 |
| ·课题研究发展现状 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-9页 |
| 第二章 电力设备状态图像的低层处理 | 第9-28页 |
| ·数字图像处理的主要过程 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理的基本方法 | 第10-13页 |
| ·基本处理过程 | 第11页 |
| ·基本运算形式 | 第11-13页 |
| ·电力设备状态图像的低层处理 | 第13-28页 |
| ·直方图增强 | 第14-15页 |
| ·图像平滑 | 第15-18页 |
| ·平滑滤波 | 第16-17页 |
| ·中值滤波 | 第17-18页 |
| ·图像锐化 | 第18-22页 |
| ·一阶微分算子或差分算子 | 第19页 |
| ·梯度算子 | 第19-21页 |
| ·拉氏算子 | 第21-22页 |
| ·图像分割 | 第22-28页 |
| ·基于阈值选取的图像分割方法 | 第22-24页 |
| ·边缘检测分割法 | 第24-25页 |
| ·区域跟踪分割法 | 第25-28页 |
| 第三章 图像识别算法 | 第28-38页 |
| ·边缘检测 | 第28-31页 |
| ·Sobel 边缘检测算子 | 第28-29页 |
| ·Prewitt 边缘检测算子 | 第29-30页 |
| ·Roberts 算子 | 第30-31页 |
| ·二值化图像 | 第31-32页 |
| ·顶点识别 | 第32-33页 |
| ·基于射影几何原理的三维信息恢复方法 | 第33-37页 |
| ·单目视觉模拟方法 | 第33-34页 |
| ·双目视觉模拟方法 | 第34-35页 |
| ·交叉立体视觉模拟方法 | 第35-37页 |
| ·导线弧垂计算 | 第37-38页 |
| 第四章 图像检测的软件实现 | 第38-46页 |
| ·编程环境及语言介绍 | 第38-39页 |
| ·软件 LabWindows/CVI 简介 | 第38页 |
| ·软件 LabWindows/CVI 的特点 | 第38页 |
| ·软件 LabWindows/CVI 的主要功能 | 第38-39页 |
| ·图像处理的软件实现 | 第39-46页 |
| ·图像低层处理的软件设计 | 第40-42页 |
| ·刀闸断开、闭合状态的图像识别 | 第42-43页 |
| ·导线弧垂测量 | 第43-46页 |
| 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致 谢 | 第49-50页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第50页 |
