| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法研究现状 | 第14-18页 |
| ·图像分割的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·图像融合的国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 电力设备多光谱图像融合相关方法概述 | 第21-36页 |
| ·图像分割的方法 | 第21-28页 |
| ·基于阈值处理的图像分割算法 | 第21-22页 |
| ·基于区域的图像分割算法 | 第22-23页 |
| ·基于边缘的图像分割算法 | 第23-27页 |
| ·基于Mean Shift的图像分割算法 | 第27-28页 |
| ·视觉显著性检测 | 第28-31页 |
| ·基于空间域的视觉显著性模型 | 第28-30页 |
| ·基于频域的视觉显著性检测模型 | 第30-31页 |
| ·图像融合 | 第31-35页 |
| ·图像融合分类 | 第31-33页 |
| ·图像融合算法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 超复数Log-Gabor滤波器的设计 | 第36-47页 |
| ·彩色图像的超复数处理 | 第36页 |
| ·彩色图像的超复数描述 | 第36-38页 |
| ·超复数的概念 | 第36-37页 |
| ·超复数的基本运算法则 | 第37-38页 |
| ·彩色图像的超复数表示 | 第38页 |
| ·超复数的傅里叶变换 | 第38-42页 |
| ·超复数傅里叶变换 | 第38-39页 |
| ·超复数的偶对分解 | 第39-41页 |
| ·超复数卷积 | 第41-42页 |
| ·超复数Log-Gabor滤波器的设计 | 第42-46页 |
| ·Log-Gabor滤波器 | 第42页 |
| ·超复数Log-Gabor滤波器 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于超复数的图像分割算法 | 第47-60页 |
| ·超复数Log-Gabor滤波器的彩色图像分割算法 | 第47-50页 |
| ·局部四元数相位 | 第47-48页 |
| ·基于超复数Log-Gabor滤波器的彩色图像分割算法步骤 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·基于超复数的视觉显著性图像分割算法 | 第50-58页 |
| ·视觉显著性检测算法 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| ·基于视觉显著性的电力设备故障点提取 | 第56-57页 |
| ·显著区域提取实验结果及效果评价 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 基于小波变换和图像融合的电力设备故障点检测 | 第60-67页 |
| ·电力设备图像的小波分解与重构 | 第60-62页 |
| ·基于小波变换的电力设备图像融合 | 第62-64页 |
| ·融合策略 | 第62页 |
| ·基于小波变换的图像融合步骤 | 第62-64页 |
| ·故障点检测实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·实验结果 | 第64页 |
| ·算法性能的主客观评价 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第76页 |
