基于图像处理的电力设备识别方法研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题的提出 | 第7-8页 |
| ·课题研究发展现状 | 第8-9页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 图像处理的基本理论 | 第11-19页 |
| ·数字图像处理的基本知识 | 第11-13页 |
| ·图像 | 第11-12页 |
| ·数字图像 | 第12-13页 |
| ·数字图像处理的应用 | 第13-15页 |
| ·传统图像处理技术 | 第13-14页 |
| ·现代图像处理技术 | 第14-15页 |
| ·计算机视觉简介 | 第15-16页 |
| ·基于图像处理的电力设备监测与分析总体方案 | 第16-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 变电站设备图像的预处理 | 第19-36页 |
| ·图像去噪 | 第19-23页 |
| ·噪声门限法去噪 | 第19-20页 |
| ·中值滤波去噪 | 第20-23页 |
| ·图像锐化 | 第23-28页 |
| ·微分算子方法 | 第23-25页 |
| ·Sobel 算子方法 | 第25-26页 |
| ·拉普拉斯算子方法 | 第26-28页 |
| ·图像边缘检测 | 第28-32页 |
| ·图像分割 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 电力设备的识别与分析 | 第36-51页 |
| ·图像特征分析 | 第36-41页 |
| ·颜色特征分析 | 第36-37页 |
| ·纹理特征分析 | 第37-39页 |
| ·形状特征分析 | 第39-41页 |
| ·图像识别 | 第41-43页 |
| ·电力设备的识别实例 | 第43-48页 |
| ·颜色特征识别实例 | 第43-44页 |
| ·模板匹配识别实例 | 第44-47页 |
| ·纹理特征识别实例 | 第47-48页 |
| ·变电站电力设备异常的检测 | 第48-50页 |
| ·变电站的图像监测 | 第48-49页 |
| ·电力设备状态监测与分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·本文的结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57-58页 |
| 详细摘要 | 第58-66页 |
