| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-18页 |
| 2 输电线路图像处理相关技术介绍 | 第18-30页 |
| 2.1 图像分割方法的研究现状 | 第18-24页 |
| 2.1.1 基于特征的聚类方法 | 第18-21页 |
| 2.1.2 基于图论的分割方法 | 第21-24页 |
| 2.2 锈蚀缺陷检测方法研究 | 第24-28页 |
| 2.2.1 高速公路钢桥锈蚀缺陷检测方法 | 第25-26页 |
| 2.2.2 输电线路锈蚀缺陷检测方法 | 第26-28页 |
| 2.3 基于形态学的锈蚀检测 | 第28页 |
| 2.4 小结 | 第28-30页 |
| 3 基于GrabCut的半交互式金具锈蚀图像分割方法 | 第30-42页 |
| 3.1 基于半交互式的分割框架 | 第30页 |
| 3.2 输电线路图像的预处理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 图像去噪 | 第30-32页 |
| 3.2.2 图像归一化处理 | 第32-33页 |
| 3.3 半交互式锈蚀图像分割算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 GrabCut算法步骤 | 第34页 |
| 3.3.2 半交互式分割算法过程及步骤 | 第34-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 数据集 | 第36-38页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 4 基于协同分割的金具锈蚀图像分割方法 | 第42-58页 |
| 4.1 问题的提出和解决方案 | 第42-43页 |
| 4.2 协同分割相关技术研究 | 第43-49页 |
| 4.2.1 基于视频的协同分割 | 第43-47页 |
| 4.2.2 基于对象的协同分割 | 第47-49页 |
| 4.3 基于视频序列的金具图像协同分割 | 第49-53页 |
| 4.3.1 视频图像序列协同关系 | 第50-51页 |
| 4.3.2 协同分割算法 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.4.1 数据集准备及实验环境 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第55-57页 |
| 4.5 小结 | 第57-58页 |
| 5 基于分割图像的金具锈蚀检测方法 | 第58-66页 |
| 5.1 锈蚀图像分析 | 第58-61页 |
| 5.1.1 锈蚀图像颜色空间区分 | 第58-60页 |
| 5.1.2 锈蚀严重程度等级 | 第60-61页 |
| 5.1.3 锈蚀缺陷检测方法 | 第61页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第61-64页 |
| 5.2.1 实验数据集及实验环境 | 第62页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第62-64页 |
| 5.2.3 实验评价分析 | 第64页 |
| 5.3 小结 | 第64-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |