基于航拍图像的输电线路自动巡检相关技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 计算机视觉技术 | 第12-14页 |
| 1.4 研究思路与主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 航拍图像的预处理技术 | 第15-23页 |
| 2.1 灰度化 | 第15-16页 |
| 2.2 亮度均衡 | 第16-17页 |
| 2.3 对比度增强 | 第17-19页 |
| 2.4 图像去噪 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 输电线路检测 | 第23-34页 |
| 3.1 边缘检测 | 第23-27页 |
| 3.1.1 基于梯度的边缘检测 | 第24-25页 |
| 3.1.2 二阶微分算子 | 第25-26页 |
| 3.1.3 Canny边缘检测算法 | 第26-27页 |
| 3.2 形态学处理 | 第27-29页 |
| 3.3 直线检测 | 第29-33页 |
| 3.3.1 基于Hough变换的直线检测 | 第29-31页 |
| 3.3.2 LSD直线检测 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 运动目标的检测与跟踪 | 第34-52页 |
| 4.1 运动目标的检测 | 第34-40页 |
| 4.1.1 帧差法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 背景建模法 | 第36-40页 |
| 4.2 运动目标跟踪 | 第40-48页 |
| 4.2.1 MeanShift方法 | 第40-44页 |
| 4.2.2 Mean Shift目标跟踪实验 | 第44-45页 |
| 4.2.3 粒子滤波法 | 第45-48页 |
| 4.2.4 粒子滤波目标跟踪实验 | 第48页 |
| 4.3 应用实例 | 第48-51页 |
| 4.3.1 无人机图像智能分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章结论 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
