| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 红外故障诊断技术的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 红外图像处理技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 TCAS系统简介 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 TCAS板卡的红外检测原理 | 第15-22页 |
| 2.1 红外热成像技术的检测原理 | 第15-16页 |
| 2.2 红外检测TCAS板卡故障的可行性 | 第16-17页 |
| 2.3 TCAS板卡红外故障诊断系统的组成原理 | 第17-20页 |
| 2.3.1 TCAS板卡红外故障系统 | 第17-19页 |
| 2.3.2 TCAS板卡元器件数据库的建立 | 第19-20页 |
| 2.4 开发TCAS板卡红外故障诊断系统应注意的问题 | 第20-22页 |
| 2.4.1 TCAS板卡的通电时间 | 第20页 |
| 2.4.2 TCAS板卡标准热像数据库的建立 | 第20-21页 |
| 2.4.3 环境变化和可变因素 | 第21页 |
| 2.4.4 时间复杂度 | 第21-22页 |
| 第三章 TCAS板卡红外热像的图像增强 | 第22-34页 |
| 3.1 TCAS板卡红外热像的特点 | 第22页 |
| 3.2 TCAS板卡红外热像的直方图 | 第22-24页 |
| 3.2.1 直方图的定义及特点 | 第22-23页 |
| 3.2.2 TCAS板卡红外热像的直方图 | 第23-24页 |
| 3.3 红外热像的增强技术 | 第24-30页 |
| 3.3.1 灰度级修正 | 第24-25页 |
| 3.3.2 直方图均衡 | 第25-27页 |
| 3.3.3 热像的平滑处理 | 第27-29页 |
| 3.3.4 热像锐化 | 第29页 |
| 3.3.5 红外热像增强处理的其他常用算法 | 第29-30页 |
| 3.4 针对TCAS板卡红外热像改进的图像增强算法 | 第30-32页 |
| 3.4.1 TCAS板卡红外热像的新型直方图均衡 | 第30-31页 |
| 3.4.2 TCAS板卡红外热像的高通滤波增强 | 第31-32页 |
| 3.4.3 TCAS板卡改进的红外图像增强算法 | 第32页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 第四章 TCAS板卡红外热像的图像分割 | 第34-46页 |
| 4.1 图像分割的概念及分类 | 第34-36页 |
| 4.1.1 基于阈值的图像分割算法 | 第35页 |
| 4.1.2 基于边缘检测的图像分割算法 | 第35-36页 |
| 4.1.3 基于区域生长的图像分割算法 | 第36页 |
| 4.2 灰度阈值分割算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 直方图双峰算法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 迭代算法 | 第38页 |
| 4.2.3 最大熵算法 | 第38-40页 |
| 4.3 针对TCAS板卡红外热像改进的图像分割算法 | 第40-44页 |
| 4.3.1 canny边缘检测算法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 改进的OSTU算法 | 第41-44页 |
| 4.3.3 canny边缘检测与改进的OSTU算法结合 | 第44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 第五章 TCAS板卡红外热像处理的仿真验证 | 第46-51页 |
| 5.1 TCAS板卡的故障模型 | 第46页 |
| 5.2 TCAS板卡红外图像处理的仿真验证 | 第46-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间已发表论文 | 第57页 |
