| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 线路巡检的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 无人机巡线系统 | 第12-13页 |
| 1.3 无人机巡检图像采集与处理系统 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 输电线路图像去噪处理方法 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 几种去噪方法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 中值滤波去噪 | 第16页 |
| 2.2.2 维纳滤波去噪 | 第16-17页 |
| 2.3 像素同龄组 | 第17-18页 |
| 2.4 基于像素同龄组的维纳滤波去噪算法流程 | 第18页 |
| 2.5 各种算法的实验结果对比 | 第18-19页 |
| 2.6 去噪效果的评价 | 第19-21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 航拍输电线路图像去模糊处理 | 第22-42页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 模糊参数确定 | 第22-26页 |
| 3.2.1 点扩散函数的确定 | 第22页 |
| 3.2.2 Radon 变换 | 第22-25页 |
| 3.2.3 运动模糊尺度估计 | 第25-26页 |
| 3.3 图像最大熵去模糊 | 第26-28页 |
| 3.3.1 图像降质的数学模型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 最大熵复原的基本原理 | 第27-28页 |
| 3.4 几种复原方法 | 第28-32页 |
| 3.4.1 维纳滤波复原 | 第28-29页 |
| 3.4.2 有约束最小二乘滤波复原 | 第29-31页 |
| 3.4.3 Lucy-Richardson 滤波复原 | 第31-32页 |
| 3.5 各种复原结果的对比与分析 | 第32-33页 |
| 3.6 图像增强 | 第33-37页 |
| 3.6.1 基于拉普拉斯算子的图像增强 | 第33-35页 |
| 3.6.2 基于分数阶微分的图像增强 | 第35-37页 |
| 3.6.2.1 增强模板系数的提取 | 第35-37页 |
| 3.7 复原图像的评价 | 第37-41页 |
| 3.7.1 客观评价 | 第37-39页 |
| 3.7.2 主观评价 | 第39-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 故障定位方法 | 第42-53页 |
| 4.1 输电线路故障定位的意义 | 第42页 |
| 4.2 GPS (全球定位系统)定位 | 第42-44页 |
| 4.3 输电线路杆塔标识牌提取 | 第44-51页 |
| 4.3.1 L*a*b 空间 | 第45-46页 |
| 4.3.2 K -均值聚类 | 第46-50页 |
| 4.3.2.1 初始聚类中心的选择 | 第47-48页 |
| 4.3.2.2 距离度量方式 | 第48-50页 |
| 4.3.3 实验结果对比与分析 | 第50-51页 |
| 4.4 杆塔标识牌识别 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |