| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 红外热成像技术在电力系统中的应用研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 红外图像分析与处理研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的框架流程和创新 | 第18-22页 |
| 2 图像预处理 | 第22-32页 |
| 2.1 RGB图像模型和图像灰度化 | 第22-24页 |
| 2.2 图像去噪 | 第24-30页 |
| 2.2.1 图像平滑 | 第25-27页 |
| 2.2.2 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 电气设备红外图像提取 | 第32-42页 |
| 3.1 图像提取的基本定义 | 第32-33页 |
| 3.2 几种经典的图像提取算法 | 第33-35页 |
| 3.3 基于K-MEANS聚类算法的电气设备红外图像提取 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果仿真与分析 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 电气设备红外图像识别 | 第42-64页 |
| 4.1 图像识别的定义和目的 | 第42页 |
| 4.2 互感器的识别 | 第42-53页 |
| 4.2.1 x方向Canny检测和纹理提取 | 第43-45页 |
| 4.2.2 基于归一化相关系数的特征匹配 | 第45-46页 |
| 4.2.3 边缘特征点的聚类 | 第46-48页 |
| 4.2.4 聚类中心的直线拟合 | 第48-49页 |
| 4.2.5 实验结果与仿真分析 | 第49-53页 |
| 4.3 三相电力设备的识别 | 第53-62页 |
| 4.3.1 基于数学形态学处理的三相电力设备图像处理 | 第53-56页 |
| 4.3.2 三相电力设备连通区域的标记和区域判定 | 第56-59页 |
| 4.3.3 三相电力设备的相序确定 | 第59页 |
| 4.3.4 实验结果与仿真分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 5 电气设备红外图像温度识别 | 第64-80页 |
| 5.1 红外测温的基本理论 | 第64-65页 |
| 5.2 影响红外测温准确性的因素和解决方法 | 第65-66页 |
| 5.3 电气设备温度识别的步骤 | 第66-72页 |
| 5.3.1 比色条及其温度对应 | 第66-68页 |
| 5.3.2 设备温度场的建立 | 第68-69页 |
| 5.3.3 设备的最高温度和最低温度识别 | 第69-71页 |
| 5.3.4 设备的平均温度识别 | 第71-72页 |
| 5.3.5 设备的温度统计 | 第72页 |
| 5.4 电气设备红外图像温度识别的仿真分析 | 第72-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 6 电气设备红外图像故障识别 | 第80-88页 |
| 6.1 《带电设备红外诊断应用规范》介绍 | 第80-82页 |
| 6.1.1 重要的术语和定义 | 第80页 |
| 6.1.2 缺陷类型及诊断判据 | 第80-82页 |
| 6.2 套管的故障识别流程 | 第82-83页 |
| 6.3 氧化锌避雷器的故障识别流程 | 第83-85页 |
| 6.4 电压互感器的故障识别流程 | 第85-86页 |
| 6.5 本章小结 | 第86-88页 |
| 7 变电站现场典型红外图像的仿真分析 | 第88-96页 |
| 7.1 套管的故障仿真分析 | 第88-90页 |
| 7.2 氧化锌避雷器的故障仿真分析 | 第90-93页 |
| 7.3 电压互感器的故障仿真分析 | 第93-94页 |
| 7.4 本章小结 | 第94-96页 |
| 8 总结与展望 | 第96-98页 |
| 8.1 主要结论 | 第96-97页 |
| 8.2 工作展望 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第102-106页 |
| 学位论文数据集 | 第106页 |
