| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 水位检测现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于视频或图像的水位识别研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 基于数字图像的水位远程监控系统总体设计 | 第17-24页 |
| 2.1 水位远程监控系统总体结构 | 第17-19页 |
| 2.2 二进制编码水尺的设计 | 第19-21页 |
| 2.3 基于数字图像的水位识别算法流程 | 第21-22页 |
| 2.3.1 数字图像处理技术介绍 | 第21-22页 |
| 2.3.2 水位识别的算法流程 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 二进制编码水尺水位识别的图像处理技术 | 第24-40页 |
| 3.1 水尺图像裁剪 | 第24页 |
| 3.2 水尺图像预处理 | 第24-25页 |
| 3.3 水尺图像增强 | 第25-28页 |
| 3.3.1 基本灰度变换 | 第26页 |
| 3.3.2 用算术/逻辑操作处理 | 第26页 |
| 3.3.3 直方图均衡化处理 | 第26-28页 |
| 3.4 水尺图像滤波 | 第28-33页 |
| 3.4.1 邻域平均法滤波 | 第29-31页 |
| 3.4.2 中值滤波法 | 第31-33页 |
| 3.5 常用的边缘检测算子 | 第33-39页 |
| 3.5.1 Roberts算子 | 第33-34页 |
| 3.5.2 Sobel算子 | 第34页 |
| 3.5.3 Prewitt算子 | 第34-35页 |
| 3.5.4 Canny算子 | 第35-36页 |
| 3.5.5 Laplacian算子 | 第36-37页 |
| 3.5.6 LoG算子 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 二进制编码水尺的刻度线提取与字符分割 | 第40-48页 |
| 4.1 水尺图像倾斜校正 | 第40-41页 |
| 4.2 二进制编码水尺定位 | 第41-43页 |
| 4.3 水尺图像二值化处理 | 第43-44页 |
| 4.4 数学形态学处理 | 第44-45页 |
| 4.4.1 腐蚀和膨胀 | 第45页 |
| 4.4.2 开运算和闭运算 | 第45页 |
| 4.5 水尺刻度线提取 | 第45-46页 |
| 4.6 基于连通域提取的二进制编码字符分割 | 第46-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 二进制编码水尺的水位识别算法研究 | 第48-57页 |
| 5.1 离散型Hopfield神经网络 | 第48-51页 |
| 5.1.1 离散型Hopfield神经网络的结构 | 第49-50页 |
| 5.1.2 离散型Hopfield神经网络的工作方式 | 第50-51页 |
| 5.1.3 离散型Hopfield神经网络的学习规则 | 第51页 |
| 5.2 离散型Hopfield神经网络的回忆学习功能 | 第51-53页 |
| 5.2.1 离散型Hopfield神经网络的构造 | 第51-52页 |
| 5.2.2 离散型Hopfield神经网络回忆学习能力 | 第52-53页 |
| 5.3 模板匹配法 | 第53-54页 |
| 5.4 水尺二进制编码字符的识别算法 | 第54页 |
| 5.5 水尺二进制编码字符识别仿真结果 | 第54-56页 |
| 5.6 水位值数学计算模型的构建 | 第56页 |
| 5.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 水库闸门控制及远程监控系统的界面设计 | 第57-62页 |
| 6.1 水库闸门控制子系统 | 第57-58页 |
| 6.2 系统人机交互界面设计分析 | 第58-59页 |
| 6.3 水位远程监控系统界面的设计 | 第59-60页 |
| 6.4 水位数据管理 | 第60-61页 |
| 6.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 7.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68-69页 |
