| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究的意义及目的 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 液位检测的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 干沙层厚度计算的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 实验设备及装置 | 第15-19页 |
| 1.3.1 蒸渗柱 | 第15-16页 |
| 1.3.2 热红外灯罩 | 第16页 |
| 1.3.3 水位控制设备(马氏瓶) | 第16-17页 |
| 1.3.4 图像采集 | 第17-18页 |
| 1.3.5 系统架构图 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 马氏瓶液位图像预处理 | 第21-31页 |
| 2.1 噪声的处理 | 第21-22页 |
| 2.2 图像增强 | 第22-23页 |
| 2.3 图像二值化 | 第23-28页 |
| 2.4 改进的二值化算法 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 马氏瓶液位标定算法 | 第31-40页 |
| 3.1 马氏瓶液位标定算法 | 第31-34页 |
| 3.1.1 垂直投影 | 第32页 |
| 3.1.2 平滑处理 | 第32-34页 |
| 3.1.3 马氏瓶液位标定 | 第34页 |
| 3.2 基于模板匹配的液位值识别与计算 | 第34-39页 |
| 3.2.1 提取字符特征 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于模板匹配的数字识别 | 第36-37页 |
| 3.2.3 液位值计算 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于多块LBP与改进AdaBoost算法的沙层分界线识别 | 第40-53页 |
| 4.1 基于单尺度SSR(Single Scale Retinex)图像增强 | 第40-42页 |
| 4.2 基于LBP的特征提取 | 第42-45页 |
| 4.2.1 多块LBP特征 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于多块LBP的特征提取 | 第44-45页 |
| 4.3 AdaBoost算法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 改进的AdaBoost算法 | 第47-48页 |
| 4.4 基于改进的LBP特征的分类器训练过程 | 第48-50页 |
| 4.4.1 弱分类器的构造 | 第48-49页 |
| 4.4.2 强分类器的构造 | 第49-50页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 沙层温度获取及变化系数的回归分析 | 第53-66页 |
| 5.1 干沙层的温度获取 | 第53-54页 |
| 5.2 小波消噪方法 | 第54-60页 |
| 5.2.1 小波分析简介 | 第54-56页 |
| 5.2.2 建模原理 | 第56-57页 |
| 5.2.3 基于小波变换消噪算法 | 第57-58页 |
| 5.2.4 实验结果 | 第58-60页 |
| 5.3 Gauss-Newton算法 | 第60-62页 |
| 5.4 有理插值样条算法 | 第62-65页 |
| 5.4.1 有理插值样条理论 | 第62页 |
| 5.4.2 有理样条算法 | 第62-63页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 系统设计 | 第66-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |