红外图像配准技术在电力设备故障检测中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·课题研究进展及国内外现状 | 第8-11页 |
| ·课题研究的应用现状及其发展趋势 | 第8-9页 |
| ·红外图像配准技术的研究现状及其发展趋势 | 第9-11页 |
| ·本论文的主要工作和内容安排 | 第11-13页 |
| 2 电力设备故障检测系统介绍 | 第13-17页 |
| ·系统背景 | 第13页 |
| ·系统结构说明 | 第13-15页 |
| ·系统模式说明 | 第15页 |
| ·系统主界面 | 第15-17页 |
| 3 图像配准算法 | 第17-25页 |
| ·图像配准算法的定义 | 第17页 |
| ·图像配准方法的分类 | 第17-19页 |
| ·图像配准方法的步骤 | 第19-21页 |
| ·图像配准方法 | 第21-24页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第22-23页 |
| ·基于傅立叶变换的变换域的图像配准方法 | 第23-24页 |
| ·图像配准方法的研究趋势 | 第24-25页 |
| 4 基于红外图像配准算法的电力设备检测技术 | 第25-61页 |
| ·电力设备检测过程 | 第25-26页 |
| ·图像配准算法流程 | 第26-61页 |
| ·OTSU图像分割算法 | 第27-30页 |
| ·OTSU图像分割算法 | 第28页 |
| ·OTSU图像分割实验结果 | 第28-30页 |
| ·数学形态学提取关键区域骨骼算法 | 第30-38页 |
| ·形态学算法介绍 | 第31-32页 |
| ·形态学算法基本操作 | 第32-35页 |
| ·形态学基本运算性质 | 第35页 |
| ·形态学提取骨骼算法 | 第35-36页 |
| ·形态学提取骨骼算法实验结果 | 第36-38页 |
| ·特征点提取算法 | 第38-46页 |
| ·典型的特征点提取方法 | 第38-41页 |
| ·角点检测技术 | 第41-43页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第43-44页 |
| ·Harris角点检测算法实验结果 | 第44-46页 |
| ·特征点匹配算法 | 第46-51页 |
| ·基于距离约束的特征点匹配算法 | 第46-51页 |
| ·获取对应参数及实验结果 | 第51-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
