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实体模型表面流场、河势数字图像测试方法及应用研究

第一章 绪论第1-20页
 1.1 实体模型技术的发展第10-11页
 1.2 流速测量技术的发展第11-18页
  1.2.1 毕托管第11页
  1.2.2 微型旋桨流速仪第11-12页
  1.2.3 热线热膜流速仪第12-13页
  1.2.4 超声波流速仪第13-14页
  1.2.5 激光多谱勒流速仪第14页
  1.2.6 粒子图像测速技术第14-17页
  1.2.7 流速仪对比第17-18页
 1.3 河势测量技术的发展第18页
 1.4 本文的主要研究内容及技术路线第18-20页
第二章 图像的获取及预处理第20-28页
 2.1 图像的获取第20-21页
  2.1.1 CCD技术第20-21页
  2.1.2 图像采集第21页
 2.2 图像预处理第21-27页
  2.2.1 图像增强第22-23页
  2.2.2 图像分割第23-26页
  2.2.3 综合图像处理第26-27页
 2.3 本章小结第27-28页
第三章 表面流场测试原理及速度提取方法改进第28-41页
 3.1 测试理论基础第28页
 3.2 PIV原理第28-33页
  3.2.1 图像相关方法第28-29页
  3.2.2 FFT变换第29-30页
  3.2.3 Huang改进法第30页
  3.2.4 Hartly变换第30-31页
  3.2.5 PIV的改进算法第31-33页
 3.3 PTV原理第33-38页
  3.3.1 粒子像提取法第34-37页
  3.3.2 粒子匹配及速度求解第37-38页
 3.4 RMSIV的实现第38-40页
  3.4.1 表面流场测试可行性研究第38页
  3.4.2 空间变换研究第38-40页
 3.5 本章小节第40-41页
第四章 河势测试方法第41-50页
 4.1 边缘检测原理第41-43页
  4.1.1 Sobel第41-42页
  4.1.2 Prewitt第42页
  4.1.3 Robert第42页
  4.1.4 Krish第42-43页
  4.1.5 Gassin-Laplace第43页
 4.2 边缘算子应用对比第43-45页
  4.2.1 图像按对比度分类第43页
  4.2.2 A类图像(对比度因子为0.28)第43-44页
  4.2.3 B类图像(对比度因子为0.07)第44-45页
  4.2.4 B类图像改进算法第45页
 4.3 边界提取第45-49页
  4.3.1 轮廓提取简介第45-46页
  4.3.2 边界提取方法第46-47页
  4.3.3 人工神经网络第47-48页
  4.3.4 多层感知器模型的建立第48-49页
 4.4 本章小结第49-50页
第五章 图像测试系统及其在实体河工模型中的应用第50-63页
 5.1 测试系统第50-54页
  5.1.1 系统结构介绍第50页
  5.1.2 分布式系统网络形式第50-52页
  5.1.3 系统软件编制第52-53页
  5.1.4 系统主要功能第53-54页
 5.2 流场数据后处理第54-57页
  5.2.1 PIV中错误矢量的剔除第54-55页
  5.2.2 网格化第55-56页
  5.2.3 流函数第56-57页
 5.3 模型黄河试验中的应用第57-59页
  5.3.1 黄河模型介绍第57页
  5.3.2 图像数据采集第57-58页
  5.3.3 实验结果第58-59页
 5.4 赣江模型试验中的应用第59-62页
  5.4.1 赣江模型介绍第59页
  5.4.2 实验结果第59-62页
 5.5 本章小节第62-63页
第六章 试验补偿系统及测试误差分析第63-70页
 6.1 流场补偿系统第63-65页
  6.1.1 系统设计第63页
  6.1.2 系统结构第63-64页
  6.1.3 现场实验第64页
  6.1.4 实验结果第64-65页
 6.2 CCD及图像变形矫正第65-68页
  6.2.1 镜头变形矫正第65-66页
  6.2.2 摄象机不垂直矫正第66-68页
 6.3 测量精度讨论第68-69页
  6.3.1 图像采集第68页
  6.3.2 流速提取第68-69页
  6.3.2 河势提取第69页
 6.4 本章小节第69-70页
第七章 总结第70-72页
 7.1 本文取得的成果第70-71页
 7.2 展望第71-72页
参考文献第72-76页
附录第76-78页
致谢第78页

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