| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 火焰检测技术简介 | 第12-15页 |
| 1.2.1 传统的火焰检测技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于图像处理的火焰可视化和燃烧状态智能检测 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 锅炉的燃烧状态特性分析 | 第17-23页 |
| 2.1 锅炉燃烧方式及特点 | 第17-19页 |
| 2.1.1 四角切圆燃烧方式 | 第17-18页 |
| 2.1.2 四角切圆燃烧的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 煤粉的燃烧过程 | 第19-20页 |
| 2.3 锅炉燃烧状态的数学描述 | 第20-21页 |
| 2.4 不同燃烧阶段的锅炉燃烧状态 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 锅炉燃烧状态图像预处理 | 第23-37页 |
| 3.1 图像采集系统结构 | 第23-24页 |
| 3.2 图像的预处理 | 第24-29页 |
| 3.2.1 图像的边缘检测 | 第24-26页 |
| 3.2.2 图像滤波去噪 | 第26-28页 |
| 3.2.3 图像分割技术 | 第28-29页 |
| 3.3 颜色空间模型 | 第29-32页 |
| 3.3.1 RGB颜色空间模型 | 第29-30页 |
| 3.3.2 HSI颜色空间模型 | 第30-31页 |
| 3.3.3 Ohta颜色空间模型 | 第31-32页 |
| 3.4 小波变换 | 第32-36页 |
| 3.4.1 小波变换的基本概念 | 第32页 |
| 3.4.2 连续小波变换 | 第32-33页 |
| 3.4.3 离散小波变换 | 第33-34页 |
| 3.4.4 图像的小波变换 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于计算机视觉的锅炉燃烧状态检测方法 | 第37-55页 |
| 4.1 运动前景目标检测算法 | 第37-39页 |
| 4.1.1 帧间差分法 | 第37-38页 |
| 4.1.2 背景估计法 | 第38-39页 |
| 4.2 锅炉燃烧状态的运动目标检测 | 第39-44页 |
| 4.2.1 采用三帧差分法提取运动目标 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于Ohta颜色空间和Otsu算法的火焰分割 | 第40-43页 |
| 4.2.3 具有燃烧火焰颜色的运动区域的分割 | 第43-44页 |
| 4.3 锅炉燃烧状态特征提取与判定 | 第44-46页 |
| 4.3.1 空间小波能量特征 | 第44页 |
| 4.3.2 锅炉燃烧状态的频闪特征 | 第44-45页 |
| 4.3.3 燃烧锋面特征 | 第45页 |
| 4.3.4 连通区域数量特征 | 第45-46页 |
| 4.4 锅炉燃烧状态特征检测的综合分析 | 第46-48页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第48-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
| 作者在攻读硕士学位期间参与的工程实践 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |