| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 运行复合绝缘子憎水性检测方法 | 第11-16页 |
| 1.2.1 喷水分级法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 形状因子法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于数字图像智能识别的憎水性判断方法 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 复合绝缘子憎水性图像増强和去噪算法 | 第18-30页 |
| 2.1 概述 | 第18-19页 |
| 2.2 基于Retinex模型的图像增强方法 | 第19-26页 |
| 2.2.1 颜色恒常理论 | 第19页 |
| 2.2.2 Retinex 算法基础 | 第19-20页 |
| 2.2.3 随机步行Retinex算法 | 第20-23页 |
| 2.2.4 单尺度Retinex算法 | 第23-25页 |
| 2.2.5 多尺度Retinex算法 | 第25-26页 |
| 2.3 复合绝缘子憎水性图像去噪处理 | 第26-29页 |
| 2.3.1 小波变换概述 | 第26-27页 |
| 2.3.2 小波阈值去噪 | 第27-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于稀疏表示分类算法的复合绝缘子憎水性自动分级方法 | 第30-42页 |
| 3.1 概述 | 第30-31页 |
| 3.2 稀疏表示分类算法 | 第31-32页 |
| 3.3 稀疏表示求解 | 第32-33页 |
| 3.3.1 迭代阈值法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 稀疏求解几何描述 | 第33页 |
| 3.4 运用稀疏表示算法对复合绝缘子憎水性图像分类 | 第33-36页 |
| 3.5 试验结果统计与分析 | 第36-41页 |
| 3.5.1 可理解性分析 | 第36-38页 |
| 3.5.2 试验结果分析 | 第38-41页 |
| 3.6 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 复合绝缘子憎水性识别软件设计与实现 | 第42-58页 |
| 4.1 系统硬件介绍 | 第42-43页 |
| 4.2 憎水性图像采集软件设计与实现 | 第43-48页 |
| 4.2.1 DirectShow平台框架概述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 开发环境配置 | 第44-45页 |
| 4.2.3 摄像头取图软件界面介绍 | 第45-46页 |
| 4.2.4 界面制作 | 第46-47页 |
| 4.2.5 摄像头取图控制软件的调试与运行 | 第47-48页 |
| 4.3 复合绝缘子憎水性图像分析软件设计与实现 | 第48-57页 |
| 4.3.1 软件开发平台介绍 | 第48-49页 |
| 4.3.2 复合绝缘子憎水性识别软件结构 | 第49-50页 |
| 4.3.3 图像文件导入模块 | 第50-51页 |
| 4.3.4 手动圈出最大水珠或水迹模块 | 第51-52页 |
| 4.3.5 手动模式下最大水珠特征参数统计模块 | 第52-54页 |
| 4.3.6 手动模式下的憎水性等级判别 | 第54页 |
| 4.3.7 结果显示模块 | 第54-55页 |
| 4.3.8 数据保存模块 | 第55-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第65-66页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参加的研究课题 | 第66页 |