地基天空图像中云团的特征提取与辨识模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景及其意义 | 第11-12页 |
| 1.2 光伏发电功率预测的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 云空辨识方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 云观测的方法 | 第13页 |
| 1.3.2 云空辨识方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 天空图像云空辨识基础 | 第16-22页 |
| 2.1 天空颜色的形成 | 第16页 |
| 2.2 地基天空图像的获取 | 第16-17页 |
| 2.3 天空图像的颜色模型 | 第17-21页 |
| 2.3.1 RGB模型 | 第19页 |
| 2.3.2 HSV模型 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于Otsu算法的云空辨识模型 | 第22-28页 |
| 3.1 图像预处理 | 第23页 |
| 3.2 Otsu算法原理 | 第23-25页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于K-means算法的云空辨识模型 | 第28-35页 |
| 4.1 提取复原天空图像的特征矩阵 | 第28-29页 |
| 4.2 K-means算法原理 | 第29-32页 |
| 4.3 聚类结果还原 | 第32-33页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第33-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 算法对比 | 第35-42页 |
| 5.1 Otsu算法与固定阈值法的对比 | 第36-39页 |
| 5.2 K-means算法与固定阈值法的对比 | 第39-40页 |
| 5.3 Otsu算法与K-means算法的对比 | 第40-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第6章 结论与展望 | 第42-45页 |
| 6.1 结论 | 第42-43页 |
| 6.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第48-49页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
