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电站锅炉燃烧火焰图像处理与智能诊断研究

第一章 绪论第1-25页
   ·课题的研究意义第15-16页
   ·火焰检测技术简介第16-19页
     ·单火嘴火焰检测第17-18页
     ·全炉膛的火焰检测第18-19页
   ·数字图像技术第19-20页
   ·人工智能理论在燃烧诊断中的应用第20-24页
   ·本文的主要工作第24-25页
第二章 数字图像处理第25-57页
   ·视觉与数字图像第25-29页
     ·人眼与亮度视觉第25-26页
     ·颜色视觉第26-29页
   ·数字图像处理简介第29-30页
   ·图像变换第30-33页
     ·一维傅立叶变换第30-31页
     ·二维傅立叶变换第31页
     ·快速傅立叶变换第31-33页
   ·图像增强第33-44页
     ·直接灰度变换第34-35页
     ·直方图处理第35-37页
     ·空域滤波增强第37-39页
     ·频域增强第39页
     ·局部增强第39-41页
     ·彩色增强第41-44页
   ·图像分割第44-52页
     ·边缘检测第44-47页
     ·阈值分割第47-52页
   ·MATLAB图像处理第52-57页
     ·MATLAB的特点第52-54页
     ·基于MATLAB的图像处理第54-57页
第三章 人工神经网络基础第57-62页
   ·脑与神经系统第58-59页
   ·神经元模型第59页
   ·神经网络的结构和学习规则第59-62页
第四章 火焰特征的计算第62-85页
   ·单火嘴火焰的特征第62-63页
   ·常用的火焰特征值第63-65页
   ·观察孔及观察孔中心第65-69页
     ·观察孔偏离图像中心位置第65-67页
     ·观察孔中心位置的确定第67-69页
   ·火焰图像分割第69-78页
     ·图像的阈值分割第69-73页
     ·火焰图像核心区的分割第73-74页
     ·采用极坐标法进行火焰边界的标定第74-78页
     ·结论第78页
   ·火焰温度场的重建第78-85页
     ·基于火焰图像的测温原理第79-80页
     ·双色测温法第80-82页
     ·单色测温法第82-83页
     ·彩色CCD三基色测温法第83页
     ·三维温度场的重建第83-85页
第五章 实验设备与实验设计第85-96页
   ·设备简介第85-88页
   ·层火焰图像检测器的使用第88-89页
   ·火焰状态的识别第89-93页
     ·常用火焰判据第89-91页
     ·新的火焰判据第91-93页
   ·实验设计第93-96页
     ·特征值计算第94-95页
     ·使用BP神经网络进行训练第95-96页
第六章 结论与展望第96-97页
参考文献第97-100页
附录第100-103页
 主要程序第100-103页
致谢第103-104页
攻读学位期间发表的学术论文目录第104页

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