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基于图像的绝缘子缺陷检测中若干关键技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-26页
    1.1 课题的研究背景及其意义第15-16页
    1.2 基于图像的绝缘子缺陷检测研究现状第16-24页
        1.2.1 绝缘子图像去噪方法研究现状第16-19页
        1.2.2 绝缘子图像分割方法研究现状第19-21页
        1.2.3 绝缘子识别方法研究现状第21-23页
        1.2.4 绝缘子缺陷检测方法研究现状第23-24页
    1.3 论文的主要研究内容第24-26页
第2章 基于改进模糊同龄组的绝缘子图像去噪第26-48页
    2.1 引言第26-27页
    2.2 噪声类型及图像去噪方法的评价标准第27-29页
        2.2.1 噪声类型第27-28页
        2.2.2 图像去噪方法的评价标准第28-29页
    2.3 基于改进同龄组的自适应高密度脉冲噪声去除算法第29-33页
        2.3.1 同龄组第29-30页
        2.3.2 MPGA算法思想第30-31页
        2.3.3 MPGA算法描述第31-33页
    2.4 基于改进模糊同龄组的脉冲高斯混合噪声去除算法第33-42页
        2.4.1 模糊同龄组第33-35页
        2.4.2 模糊同龄组算法的不足及解决方法第35页
        2.4.3 基于NSCT和PCA的高斯噪声方差估计第35-42页
        2.4.4 算法步骤第42页
    2.5 实验结果分析第42-47页
        2.5.1 MPGA算法实验结果与分析第43-45页
        2.5.2 MFPG算法实验结果与分析第45-47页
    2.6 本章小结第47-48页
第3章 基于改进UL-PCNN的绝缘子图像分割第48-63页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 PCNN及UL-PCNN算法第49-52页
        3.2.1 PCNN第49-50页
        3.2.2 UL-PCNN第50-52页
    3.3 基于改进UL-PCNN的绝缘子图像分割第52-55页
        3.3.1 MUL-PCNN算法思想第53-54页
        3.3.2 MUL-PCNN算法描述第54-55页
    3.4 实验结果及分析第55-62页
        3.4.1 Peppers标准测试图像实验第55-57页
        3.4.2 可见光绝缘子图像实验第57-59页
        3.4.3 红外绝缘子图像实验第59-61页
        3.4.4 最佳分割图像迭代次数分析第61-62页
    3.5 本章小结第62-63页
第4章 基于ASIFT的绝缘子识别第63-75页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 ASIFT算法基本原理第64-66页
    4.3 绝缘子识别预处理第66-69页
        4.3.1 图像二值化第66-67页
        4.3.2 基于形态学的干扰消除第67-69页
    4.4 绝缘子识别方法步骤第69-70页
    4.5 实验结果及分析第70-74页
        4.5.1 模板选取第70页
        4.5.2 可见光绝缘子识别实验第70-72页
        4.5.3 红外绝缘子识别实验第72-73页
        4.5.4 绝缘子多尺度、多角度识别实验第73-74页
    4.6 本章小结第74-75页
第5章 绝缘子典型缺陷检测第75-93页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 基于稀疏表示的可见光绝缘子掉串缺陷检测第76-90页
        5.2.1 图像的稀疏表示理论第76-79页
        5.2.2 方向梯度直方图第79-81页
        5.2.3 提取绝缘子单盘片的新方法第81-86页
        5.2.4 基于SRC的绝缘子掉串缺陷检测第86-87页
        5.2.5 实验结果及分析第87-90页
        5.2.6 方法可扩展性分析第90页
    5.3 基于红外图像的绝缘子温升类热故障检测第90-92页
    5.4 本章小结第92-93页
第6章 结论与展望第93-95页
    6.1 结论第93-94页
    6.2 展望第94-95页
参考文献第95-106页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其他成果第106-107页
攻读博士学位期间参加的科研工作第107-108页
致谢第108-109页
作者简介第109页

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