| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究的现状及发展动态 | 第10-13页 |
| ·复合绝缘子憎水性状态研究方法 | 第10页 |
| ·图像分割技术的研究概况 | 第10-12页 |
| ·图像分割技术的发展动态 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作与内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 复合绝缘子憎水性图像研究的基本概况 | 第14-25页 |
| ·复合绝缘子憎水性图像等级划分依据 | 第14-16页 |
| ·表征复合绝缘子憎水性等级的特征码分析 | 第16-21页 |
| ·特征码简介 | 第16-17页 |
| ·特征码的选择 | 第17-20页 |
| ·憎水性等级判定的准确率 | 第20-21页 |
| ·复合绝缘子憎水性图像研究的关键问题分析 | 第21-22页 |
| ·复合绝缘子憎水性图像研究的整体设计架构 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于直方图峰值与遗传算法结合的图像分割 | 第25-36页 |
| ·最大类间方差遗传算法的理论基础 | 第25-32页 |
| ·最大类间方差阈值分割的原理介绍 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的理论分析 | 第27-28页 |
| ·最大类间方差遗传算法的实现过程 | 第28-30页 |
| ·最大类间方差遗传算法的实验结果显示与分析 | 第30-32页 |
| ·基于直方图峰值与遗传算法结合的图像分割算法的实现 | 第32-34页 |
| ·基于直方图峰值与遗传算法的实验结果显示与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于直方图的自动种子区域生长的图像分割 | 第36-45页 |
| ·区域生长算法 | 第36-38页 |
| ·基于直方图的自动种子区域生长的算法介绍 | 第38-42页 |
| ·种子点的自动选取 | 第38-39页 |
| ·区域生长的相似性准则 | 第39-40页 |
| ·基于直方图的自动种子区域生长算法的实现过程 | 第40-42页 |
| ·实验结果显示与分析 | 第42-44页 |
| ·最大类间方差遗传算法的问题描述 | 第42页 |
| ·基于直方图的自动种子区域生长算法的实验结果显示 | 第42-43页 |
| ·两种算法的实验结果对比分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于 prewitt 边缘检测与图像融合的图像分割 | 第45-56页 |
| ·基于 PREWITT 边缘检测的光斑或光迹的图像分割 | 第45-52页 |
| ·微分算子法在边缘检测中的应用研究 | 第45-50页 |
| ·基于 prewitt 算子的光斑或光迹的边缘检测 | 第50-51页 |
| ·对光斑或光迹的分割结果进行分析 | 第51-52页 |
| ·基于图像融合的复合绝缘子憎水性图像分割 | 第52-55页 |
| ·图像融合理论介绍 | 第52-53页 |
| ·最大类间方差遗传算法的问题描述 | 第53-54页 |
| ·基于 prewitt 边缘检测与图像融合的实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 复合绝缘子憎水性图像特征码提取与等级判定 | 第56-63页 |
| ·数字形态学介绍 | 第56-58页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第56页 |
| ·开运算与闭运算 | 第56-57页 |
| ·数字形态学算法的应用 | 第57-58页 |
| ·最大水珠提取及相关特征码的数据获取 | 第58-59页 |
| ·复合绝缘子憎水性等级判定 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·全文总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-74页 |
