| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 红外成像及其在故障检测中的应用 | 第13-18页 |
| 2.1 红外热成像技术基本原理 | 第13-14页 |
| 2.2 变电站设备热缺陷及红外热故障检测 | 第14-17页 |
| 2.2.1 变电站设备热缺陷分类 | 第15页 |
| 2.2.2 红外故障检测特点 | 第15-16页 |
| 2.2.3 红外故障检测方法 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 变电站红外图像预处理 | 第18-30页 |
| 3.1 红外图像的特点及噪声分析 | 第18-19页 |
| 3.1.1 红外图像特点 | 第18页 |
| 3.1.2 红外图像噪声分析 | 第18-19页 |
| 3.2 图像质量评价标准的研究 | 第19-21页 |
| 3.3 红外图像噪声处理 | 第21-26页 |
| 3.3.1 邻域平均法 | 第21-22页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第22-23页 |
| 3.3.3 选择掩膜法 | 第23-24页 |
| 3.3.4 基于自适应加权的选择式掩模算法设计 | 第24-26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 变电站红外图像分割 | 第30-55页 |
| 4.1 图像分割研究 | 第30-32页 |
| 4.1.1 图像分割原理 | 第30页 |
| 4.1.2 图像分割方法 | 第30-32页 |
| 4.2 基于模糊C均值聚类算法的图像分割算法 | 第32-37页 |
| 4.2.1 模糊集理论 | 第32-33页 |
| 4.2.2 基于FCM的图像分割算法设计 | 第33-37页 |
| 4.3 基于遗传算法的图像分割算法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 遗传算法的主要元素 | 第37-38页 |
| 4.3.2 遗传算法的处理步骤 | 第38-39页 |
| 4.3.3 基于遗传算法的图像分割算法设计 | 第39-43页 |
| 4.4 基于遗传算法和灰度直方图的模糊聚类图像分割算法 | 第43-49页 |
| 4.4.1 基于灰度直方图加权的FCM目标函数的改进 | 第44-45页 |
| 4.4.2 基于遗传算法和灰度直方图的模糊聚类图像分割算法设计 | 第45-49页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 变电站电气设备故障检测 | 第55-72页 |
| 5.1 基于相对温差法的变电站设备自动故障诊断算法设计 | 第55-59页 |
| 5.1.1 算法原理及步骤 | 第55-57页 |
| 5.1.2 实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 5.2 变电站红外检测系统的设计与实现 | 第59-71页 |
| 5.2.1 巡检流程设计 | 第59-60页 |
| 5.2.2 分析诊断流程设计 | 第60-61页 |
| 5.2.3 数据库设计 | 第61-64页 |
| 5.2.4 系统功能设计与实现 | 第64-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
