图像特征提取及其在电缆故障信号识别中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7页 |
| ·图像检索技术发展概况. | 第7-9页 |
| ·基于文本索引的图像检索 | 第8页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第8-9页 |
| ·图像检索中的关键技术 | 第9-10页 |
| ·图像检索系统功能和概况 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作与全文结构 | 第11-12页 |
| 2 图像底层特征提取 | 第12-28页 |
| ·颜色特征提取 | 第12-17页 |
| ·颜色空间 | 第12-15页 |
| ·颜色直方图 | 第15-16页 |
| ·颜色矩 | 第16-17页 |
| ·颜色匹配算法—直方图相交 | 第17页 |
| ·形状特征提取 | 第17-22页 |
| ·图像分割 | 第17-19页 |
| ·基于轮廓的全局方法的形状特征 | 第19-20页 |
| ·基于区域的全局方法的形状特征 | 第20-22页 |
| ·纹理特征提取 | 第22-27页 |
| ·纹理分析概念 | 第22-23页 |
| ·傅立叶功率谱法 | 第23-24页 |
| ·空间自相关法 | 第24页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 特征融合算法及检索系统的建立 | 第28-37页 |
| ·不同图像特征的特点 | 第28-29页 |
| ·不同特征的自身特点 | 第28页 |
| ·不同特征的相对特点 | 第28-29页 |
| ·融合特征检索算法 | 第29-31页 |
| ·特征的融合使用 | 第29页 |
| ·图像特征的性能评价 | 第29-30页 |
| ·改进的特征加权融合算法 | 第30-31页 |
| ·融合形状特征和纹理特征的图像检索 | 第31-36页 |
| ·算法实现步骤 | 第31-32页 |
| ·实验与分析 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 电缆故障介绍及系统建模 | 第37-45页 |
| ·电缆故障识别技术概述 | 第37-40页 |
| ·电缆故障成因 | 第37-38页 |
| ·电缆故障类别 | 第38-39页 |
| ·各类故障信号特点分析 | 第39-40页 |
| ·电力电缆故障诊断过程 | 第40页 |
| ·电缆模型参数及波过程 | 第40-42页 |
| ·选择仿真建模工具 | 第42页 |
| ·建立电缆故障系统模型 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 基于新型特征的故障信号识别算法研究 | 第45-56页 |
| ·信号特征提取的一般方法 | 第45-48页 |
| ·Fourier 分析 | 第45-46页 |
| ·短时Fourier 变换 | 第46页 |
| ·Heisenberg 测不准原理 | 第46-47页 |
| ·小波分析 | 第47-48页 |
| ·图像处理方法提取电缆故障信号特征 | 第48-52页 |
| ·可行性分析 | 第48-49页 |
| ·图像的纹理特征提取—R 参数 | 第49-50页 |
| ·故障信号识别算法设计 | 第50-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
