| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 无人机输电线路巡线的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 航拍图像的输电线路自动提取方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 无人机巡线图像采集与预处理 | 第16-28页 |
| 2.1 图像采集实验方案设计 | 第16-18页 |
| 2.1.1 无人机平台及图像获取设备 | 第16-17页 |
| 2.1.2 航线及飞行高度设置 | 第17页 |
| 2.1.3 图像获取过程 | 第17-18页 |
| 2.2 输电线路图像预处理 | 第18-27页 |
| 2.2.1 基于直方图均衡化的图像增强 | 第18-21页 |
| 2.2.2 图像滤波去噪 | 第21-26页 |
| 2.2.3 预处理结果分析 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 输电线路的提取与连接 | 第28-43页 |
| 3.1 输电线路边缘特点分析 | 第28页 |
| 3.2 输电线路边缘提取方法研究与实现 | 第28-35页 |
| 3.2.1 基于一阶微分算法边缘提取 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于Canny算法边缘提取 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于LSD算法边缘提取 | 第31-34页 |
| 3.2.4 LSD算法的优化 | 第34-35页 |
| 3.3 基于连通域分析的图像背景干扰去除 | 第35-37页 |
| 3.4 输电线路的连接 | 第37-42页 |
| 3.4.1 基于Hough变换直线检测 | 第37-40页 |
| 3.4.2 杆塔边缘直线辨别 | 第40-41页 |
| 3.4.3 线路连接结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 输电线路的自动跟踪方法研究 | 第43-54页 |
| 4.1 图像中目标跟踪方法分析 | 第43-44页 |
| 4.2 基于粒子滤波的线路跟踪 | 第44-45页 |
| 4.3 基于扩展卡尔曼滤波的线路跟踪 | 第45-52页 |
| 4.3.1 扩展卡尔曼模型的建立 | 第46-47页 |
| 4.3.2 电力线运动模型的建立 | 第47-48页 |
| 4.3.3 扩展卡尔曼ROI的建立 | 第48-50页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第50-52页 |
| 4.4 仿真结果分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |