基于相位一致的燃煤火焰图像工况识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 燃煤图像工况识别的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 相位一致的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 本论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相位一致性理论与仿真分析 | 第19-32页 |
| 2.1 相位信息的重要性 | 第19-20页 |
| 2.2 相位一致函数的定义及计算 | 第20-26页 |
| 2.2.1 相位一致函数的定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 相位一致与局部能量 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于小波的相位一致计算 | 第22-25页 |
| 2.2.4 扩展到二维信号的相位一致计算 | 第25-26页 |
| 2.3 相位一致的边缘检测仿真对比分析 | 第26-31页 |
| 2.3.1 经典边缘检测 | 第26-28页 |
| 2.3.2 相位一致边缘检测 | 第28-29页 |
| 2.3.3 检测结果分析 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于CLAHE改进和模糊增强的图像预处理 | 第32-46页 |
| 3.1 燃煤火焰图像的提取和分析 | 第32-33页 |
| 3.2 基于CLAHE改进的亮度补偿 | 第33-41页 |
| 3.2.1 同态滤波 | 第33-34页 |
| 3.2.2 Retinex算法 | 第34-37页 |
| 3.2.3 基于CLAHE改进的亮度补偿 | 第37-41页 |
| 3.2.4 三种亮度补偿结果分析 | 第41页 |
| 3.3 模糊增强 | 第41-44页 |
| 3.3.1 图像模糊增强理论 | 第41-42页 |
| 3.3.2 经典模糊增强算法 | 第42-43页 |
| 3.3.3 自适应模糊增强算法 | 第43-44页 |
| 3.4 图像预处理结果 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于相位一致和OTSU的燃煤图像分割 | 第46-57页 |
| 4.1 图像分割算法综述 | 第46-47页 |
| 4.2 图像分割算法在燃煤火焰的应用 | 第47-52页 |
| 4.2.1 OTSU阈值分割法 | 第47-49页 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类 | 第49-50页 |
| 4.2.3 基于相位一致边缘检测的分割 | 第50-52页 |
| 4.3 基于相位一致和OTSU融合的燃煤图像分割 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于煤粉区的工况识别 | 第57-63页 |
| 5.1 燃煤图像工况识别过程 | 第57-58页 |
| 5.2 回转窑烧结火焰图像检测 | 第58-60页 |
| 5.2.1 回转窑工况背景 | 第58-60页 |
| 5.2.2 火焰图像煤粉区 | 第60页 |
| 5.3 煤粉区的特征提取 | 第60-61页 |
| 5.4 工况识别 | 第61-62页 |
| 5.4.1 BP神经网络 | 第61页 |
| 5.4.2 回转窑的烧结工况分类 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间参研项目 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
