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复杂环境下覆冰绝缘子识别检测技术

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 绝缘子覆冰机理与防护技术现状第10-11页
        1.2.2 覆冰绝缘子识别检测技术现状第11-12页
        1.2.3 基于图像处理的覆冰绝缘子识别技术发展第12-13页
    1.3 本文的研究内容第13-16页
2 覆冰绝缘子识别检测系统架构第16-22页
    2.1 系统架构第16-17页
    2.2 主要功能分析第17-20页
        2.2.1 前端监测装置第17-18页
        2.2.2 系统通信网络第18-20页
        2.2.3 后台监控中心C/S客户端软件第20页
    2.3 图像处理算法实现总体设计第20-22页
3 复杂环境下覆冰绝缘子图像预处理第22-42页
    3.1 各颜色模型及转换关系第22-25页
        3.1.1 RGB模型第22-23页
        3.1.2 HSI模型第23-24页
        3.1.3 HSV模型第24-25页
    3.2 图像中常见的噪声类型第25-26页
        3.2.1 高斯噪声第25页
        3.2.2 几种实际噪声第25-26页
    3.3 图像的去噪处理第26-28页
    3.4 图像增强第28-35页
        3.4.1 空间域图像增强第28-31页
        3.4.2 频率域图像增强第31-35页
    3.5 实验与分析第35-40页
        3.5.1 去噪性能评价方法第35-36页
        3.5.2 去噪结果分析第36-38页
        3.5.3 增强性能评价方法第38-39页
        3.5.4 增强结果分析第39-40页
    3.6 本章小结第40-42页
4 覆冰绝缘子目标分割定位第42-54页
    4.1 阈值分割及其改进第42-45页
        4.1.1 Otsu阈值分割第42-43页
        4.1.2 改进Otsu阈值分割第43-45页
    4.2 遗传算法图像分割第45-49页
        4.2.1 遗传算法概述第45-46页
        4.2.2 遗传算法图像分割第46-47页
        4.2.3 改进遗传算法图像分割第47-49页
    4.3 改进遗传算法和改进二维Otsu分割法的结合第49-50页
    4.4 形态学处理第50-51页
    4.5 分割结果分析第51-53页
        4.5.1 性能评价方法第51页
        4.5.2 图像分割效果图第51-52页
        4.5.3 结果分析第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
5 复杂环境下覆冰绝缘子目标识别检测第54-66页
    5.1 边缘检测第54-58页
        5.1.1 梯度算子第54-55页
        5.1.2 一阶微分算子第55-57页
        5.1.3 二阶微分算子第57-58页
    5.2 轮廓跟踪第58页
    5.3 几何及形状特征分析第58-60页
        5.3.1 几何特征的描述第58-59页
        5.3.2 形状特征的描述第59-60页
    5.4 摄像机标定第60-62页
        5.4.1 标定图像获取第60-61页
        5.4.2 摄像机标定第61-62页
    5.5 实验结果分析第62-64页
    5.6 本章小结第64-66页
6 复杂环境下覆冰绝缘子识别检测应用分析第66-70页
    6.1 覆冰绝缘子算法验证第66-68页
        6.1.1 覆冰绝缘子图像增强算法验证第66-67页
        6.1.2 覆冰绝缘子分割识别算法验证第67页
        6.1.3 覆冰绝缘子厚度检测算法验证第67-68页
    6.2 软件功能实现第68-70页
        6.2.1 首页显示界面第68页
        6.2.2 系统监测主界面第68-69页
        6.2.3 系统检测主界面第69-70页
7 总结与展望第70-72页
    7.1 总结第70页
    7.2 展望第70-72页
参考文献第72-78页
附录第78-80页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第80-82页
致谢第82页

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