| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·玻璃绝缘子检测 | 第14-15页 |
| ·机器视觉在运动目标检测领域的应用 | 第15页 |
| ·绝缘子检测在线难点 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| 2 玻璃绝缘子在线质量检测系统设计 | 第18-27页 |
| ·系统总体方案设计 | 第18-19页 |
| ·系统装置设计 | 第19-23页 |
| ·照明系统 | 第20-21页 |
| ·图像采集系统 | 第21-23页 |
| ·系统软件设计 | 第23-26页 |
| ·系统技术指标 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 检测图像特征分析 | 第27-38页 |
| ·颜色特征 | 第27-32页 |
| ·RGB颜色模型 | 第27-28页 |
| ·HSV颜色模型 | 第28-29页 |
| ·Gaussian颜色模型 | 第29-30页 |
| ·颜色模型选择 | 第30-32页 |
| ·形态学特征 | 第32-33页 |
| ·纹理特征 | 第33-34页 |
| ·方向梯度直方图特征 | 第34-35页 |
| ·基于绝缘子破碎模型的特征 | 第35-37页 |
| ·破碎度特征 | 第35-36页 |
| ·边界扩散度特征 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 绝缘子运动目标检测与分类识别 | 第38-53页 |
| ·图像预处理 | 第39-42页 |
| ·邻域均值滤波 | 第39-40页 |
| ·高斯滤波 | 第40-41页 |
| ·快速双边滤波 | 第41-42页 |
| ·绝缘子运动目标检测 | 第42-45页 |
| ·帧间差分法 | 第42页 |
| ·光流法 | 第42-43页 |
| ·背景差分法 | 第43-45页 |
| ·绝缘子破碎分类识别 | 第45-52页 |
| ·检测窗口定位 | 第45-47页 |
| ·分类特征提取 | 第47-49页 |
| ·分类器选择 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 绝缘子多目标跟踪与计数 | 第53-64页 |
| ·Mean shift跟踪算法 | 第53-56页 |
| ·Mean shift算法 | 第53-54页 |
| ·目标模型描述 | 第54页 |
| ·相似度度量 | 第54-55页 |
| ·目标定位 | 第55-56页 |
| ·Kalman跟踪算法 | 第56-58页 |
| ·Kalman滤波器 | 第56页 |
| ·Kalman滤波状态估计模型 | 第56-57页 |
| ·Kalman滤波跟踪算法 | 第57-58页 |
| ·最近窗口特征与Kalman滤波器结合的多目标跟踪算法 | 第58-61页 |
| ·绝缘子多目标计数 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者简历 | 第70页 |