| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究水平综述 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国内研究水平的现状与发展趋势 | 第11页 |
| 1.2.2 国外研究机构的研究情况 | 第11-12页 |
| 1.3 基于图像处理的绝缘子涂层缺陷检测研究 | 第12-17页 |
| 1.3.1 图像分割方法研究 | 第12-13页 |
| 1.3.2 图像去噪方法研究 | 第13-14页 |
| 1.3.3 图像拼接方法研究 | 第14-15页 |
| 1.3.4 缺陷检测算法研究 | 第15-17页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 绝缘子图像采集 | 第18-23页 |
| 2.1 无人机定位方法 | 第18-19页 |
| 2.2 GPS载波相位定位法 | 第19-20页 |
| 2.3 无人机定位实现过程 | 第20-21页 |
| 2.4 绝缘子精确定位方法 | 第21页 |
| 2.5 绝缘子精确定位实现过程 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 绝缘子图像预处理 | 第23-31页 |
| 3.1 图像灰度化处理 | 第23页 |
| 3.2 图像增强处理 | 第23-26页 |
| 3.3 图像去噪处理 | 第26-27页 |
| 3.3.1 噪声类型 | 第26页 |
| 3.3.2 中值滤波去噪法 | 第26-27页 |
| 3.4 实验与分析 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 绝缘子图像拼接 | 第31-45页 |
| 4.1 图像拼接的基本流程 | 第31-32页 |
| 4.2 图像配准 | 第32-36页 |
| 4.2.1 图像配准原理 | 第32-33页 |
| 4.2.2 图像配准的要素 | 第33-34页 |
| 4.2.3 图像配准方法分类 | 第34-35页 |
| 4.2.4 图像融合 | 第35-36页 |
| 4.3 基于SIFT图像配准算法的绝缘子图像特征提取 | 第36-42页 |
| 4.3.1 SIFT算子配准过程 | 第37页 |
| 4.3.2 SIFT特征提取 | 第37-38页 |
| 4.3.3 精确定位特征点 | 第38-39页 |
| 4.3.4 SIFT特征向量生成 | 第39-41页 |
| 4.3.5 特征匹配 | 第41-42页 |
| 4.4 实验与分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 绝缘子涂层缺陷检测 | 第45-57页 |
| 5.1 基于二维Gabor滤波的缺陷检测方法 | 第45-46页 |
| 5.2 基于灰度共生矩阵特征的缺陷检测方法 | 第46-48页 |
| 5.2.1 灰度共生矩阵基本原理 | 第46-47页 |
| 5.2.2 灰度共生矩阵参数与特征值的选取 | 第47-48页 |
| 5.3 基于傅里叶变换提取图像纹理特征的方法 | 第48-49页 |
| 5.4 基于Canny算子的缺陷检测方法 | 第49-51页 |
| 5.5 检测系统软件 | 第51-52页 |
| 5.6 实验与分析 | 第52-55页 |
| 5.7 GUI界面搭建 | 第55-56页 |
| 5.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |