摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-10页 |
主要符号表 | 第10-12页 |
希腊字母符号 | 第12-18页 |
第一章 绪论 | 第18-28页 |
·本文研究背景及意义 | 第18-19页 |
·两相流主要测量参数及分类 | 第19-22页 |
·主要测量参数 | 第19-21页 |
·测量参数分类 | 第21-22页 |
·图像处理技术在多相流参数检测中的应用及发展趋势 | 第22-25页 |
·发展现状 | 第22-25页 |
·发展趋势 | 第25页 |
·本文主要研究内容与创新点 | 第25-28页 |
·本文主要研究内容 | 第25-26页 |
·本文创新点 | 第26-28页 |
第二章 气液两相流图像数据采集与波动信号获取 | 第28-36页 |
·流型图像采集系统简介 | 第28-32页 |
·气液两相流实验系统 | 第28-29页 |
·图像采集系统的选取 | 第29-31页 |
·流型图像及描述 | 第31-32页 |
·视频波动信号的获取 | 第32-35页 |
·视频灰度波动信号的获取 | 第32-33页 |
·视频熵波动信号的获取 | 第33-35页 |
·序列长度的确定 | 第35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第三章 气液两相流图像预处理 | 第36-44页 |
·流型图像噪声分析及处理 | 第36-37页 |
·图像噪声的来源 | 第36页 |
·图像噪声的消除 | 第36-37页 |
·气液两相流图像边缘处理 | 第37-43页 |
·二维高斯核梯度模 | 第38-39页 |
·BEMD与等高线 | 第39-40页 |
·几种处理结果对比 | 第40-41页 |
·基于Gauss gradient和BEMD的等高线法 | 第41-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第四章 流型图像的特征提取及分析 | 第44-87页 |
·单帧图像的连通特征提取 | 第44-52页 |
·图像处理过程 | 第44-45页 |
·形态学变异系数 | 第45-46页 |
·行相关与分形维的计算 | 第46-47页 |
·流型特性分析 | 第47-52页 |
·连续图像灰度波动序列的质量指数谱分析 | 第52-60页 |
·理论介绍 | 第52-55页 |
·流型特性分析 | 第55-60页 |
·连续图像灰度波动序列的符号动力学信息熵特性分析 | 第60-65页 |
·理论介绍 | 第60-61页 |
·参数分析 | 第61-62页 |
·流型特性分析 | 第62-65页 |
·连续图像灰度波动序列的多尺度双分形特性分析 | 第65-73页 |
·理论介绍 | 第65-68页 |
·流型特性分析 | 第68-73页 |
·连续图像灰度波动序列的多尺度递归特性分析 | 第73-79页 |
·递归图 | 第73-74页 |
·流型特性分析 | 第74-79页 |
·连续图像熵波动序列的WVD与递归特性分析 | 第79-84页 |
·WVD分析 | 第79-82页 |
·递归特性分析 | 第82-84页 |
·本章小结 | 第84-87页 |
第五章 基于图像分块区域序列流型特性分析 | 第87-100页 |
·图像区域灰度相似值序列提取与分析 | 第87-93页 |
·区域灰度相似值序列提取 | 第87-89页 |
·最大Lyapunov指数提取方法 | 第89-90页 |
·基于0,1分布的气液两相流动机理分析 | 第90-91页 |
·基于矩阵三维图的气液两相流动机理分析 | 第91-93页 |
·图像区域灰度最大间距值序列提取与分析 | 第93-98页 |
·区域灰度最大间距值序列提取 | 第93-95页 |
·基于矩阵等高线、概率密度图的气液两相流动机理分析 | 第95-98页 |
·本章小结 | 第98-100页 |
第六章 基于随机子空间的气液两相流型分析 | 第100-109页 |
·随机子空间辨识方法 | 第100-101页 |
·稳定图原理 | 第101-102页 |
·典型信号的稳定图分析 | 第102-105页 |
·两相流稳定图的动力学特性分析 | 第105-107页 |
·基于SSI的两相流型识别 | 第107-108页 |
·本章小结 | 第108-109页 |
第七章 结论与展望 | 第109-111页 |
参考文献 | 第111-117页 |
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第117-119页 |
攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第119-120页 |
致谢 | 第120-121页 |
作者简介 | 第121页 |