| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状与文献综述 | 第9-14页 |
| 1.2.1 飞行机器人输电线路巡检的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于图像处理技术的图像分割研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 巡检图像的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及其结构 | 第14-16页 |
| 第二章 巡检图像预处理方法 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于改进的灰度变换函数的对比度增强方法 | 第16-20页 |
| 2.3 基于双边滤波的图像去噪方法 | 第20-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 飞行机器人巡检图像中关键部件的提取方法 | 第25-34页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 基于SLIC-SSD-DBSCAN算法提取关键部件 | 第25-29页 |
| 3.2.1 传统的DBSCAN算法分析 | 第26-27页 |
| 3.2.2 相关理论 | 第27-28页 |
| 3.2.3 SLIC-SSD-DBSCAN算法 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果 | 第29-32页 |
| 3.3.1 参数确定 | 第29-31页 |
| 3.3.2 实验对比 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于过完备字典稀疏表示的巡检图像缺陷检测及量化 | 第34-49页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 基于过完备字典的稀疏线性表示简介 | 第35-38页 |
| 4.3 过完备字典的构造及基底优选 | 第38-40页 |
| 4.4 图像缺陷检测步骤以及缺陷提取特征量化 | 第40-44页 |
| 4.4.1 巡检图像缺陷检测步骤 | 第40-41页 |
| 4.4.2 缺陷特征量化 | 第41-44页 |
| 4.5 实验结果 | 第44-47页 |
| 4.5.1 缺陷巡检图像检测实验 | 第44-46页 |
| 4.5.2 缺陷提取实验 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他工作 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |