| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究概况及发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 2 图像的预处理和梯度向量 | 第15-27页 |
| 2.1 图像的灰度图转化 | 第15-20页 |
| 2.1.1 图像模式 | 第15-16页 |
| 2.1.2 三基色原理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 RGB模型 | 第17页 |
| 2.1.4 彩色空间以及灰度转化 | 第17-20页 |
| 2.2 高斯滤波 | 第20-24页 |
| 2.2.1 图像噪声 | 第20-22页 |
| 2.2.2 高斯滤波 | 第22-24页 |
| 2.3 梯度及梯度向量 | 第24-27页 |
| 2.3.1 梯度 | 第24-25页 |
| 2.3.2 梯度向量 | 第25-27页 |
| 3 边缘检测和直方图 | 第27-33页 |
| 3.1 边缘检测 | 第27-30页 |
| 3.1.1 边缘检测 | 第27页 |
| 3.1.2 梯度算子 | 第27-29页 |
| 3.1.3 二阶导数算子 | 第29-30页 |
| 3.2 直方图 | 第30-33页 |
| 3.2.1 直方图的定义与性质 | 第31页 |
| 3.2.2 直方图的作用 | 第31-33页 |
| 4 基于一阶微分算子的电力线检测方法分析 | 第33-39页 |
| 4.1 基于Prewitt算子和Sobel算子的电力线检测实验以及分析 | 第33-39页 |
| 5 基于三通道(R、G、B)的快速电力线检测方法及分析 | 第39-45页 |
| 5.1 实验结果 | 第39-44页 |
| 5.2 分析比较 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 附录 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
| 硕士期间发表的学术论文 | 第57页 |