基于视频的变压器油位检测方法研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 论文系统设计结构框图 | 第13-16页 |
| 2 正常光照图像油位测量 | 第16-23页 |
| 2.1 图像预处理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 图像滤波理论 | 第16-17页 |
| 2.1.2 滤波实验结果及分析 | 第17-19页 |
| 2.2 油位区域的提取与检测 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于灰度的阈值分割方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于颜色空间的分割方法 | 第20页 |
| 2.2.3 基于边缘检测的分割方法 | 第20页 |
| 2.2.4 油位测量实验结果及分析 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小节 | 第22-23页 |
| 3 阴天图像油位测量 | 第23-32页 |
| 3.1 图像增强算法 | 第23-28页 |
| 3.1.1 直方图均衡化 | 第23-24页 |
| 3.1.2 双直方图均衡化 | 第24-25页 |
| 3.1.3 动态分块直方图均衡化 | 第25-26页 |
| 3.1.4 基于特征点的直方图均衡化 | 第26-27页 |
| 3.1.5 基于参数校正的直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 3.2 图像增强实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 3.3 本章小节 | 第31-32页 |
| 4 雾天图像油位测量 | 第32-42页 |
| 4.1 图像去雾算法 | 第32-39页 |
| 4.1.1 基于直方图均衡化的去雾算法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于物理模型的去雾算法 | 第33-35页 |
| 4.1.3 基于暗原色优先的快速去雾算法 | 第35-39页 |
| 4.2 图像去雾实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 4.3 本章小节 | 第41-42页 |
| 5 雨天图像油位测量 | 第42-50页 |
| 5.1 图像去雨算法 | 第42-47页 |
| 5.1.1 基于梯度引导滤波的去雨算法 | 第42-43页 |
| 5.1.2 基于字典学习的去雨算法 | 第43-44页 |
| 5.1.3 基于图像分层的去雨算法 | 第44-47页 |
| 5.2 图像去雨实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小节 | 第49-50页 |
| 6 夜间高光图像油位测量 | 第50-60页 |
| 6.1 图像去高光算法 | 第50-57页 |
| 6.1.1 基于最大漫反射色度的去高光算法 | 第50-51页 |
| 6.1.2 基于色度和双边滤波的去高光算法 | 第51-53页 |
| 6.1.3 基于色度比例的的去高光算法 | 第53-54页 |
| 6.1.4 基于归一化模型的去高光算法 | 第54-57页 |
| 6.2 图像去高光实验结果及分析 | 第57-59页 |
| 6.3 本章小节 | 第59-60页 |
| 7 实验结果分析 | 第60-71页 |
| 7.1 软件介绍 | 第60-67页 |
| 7.2 计算效率对比 | 第67-69页 |
| 7.3 本章小节 | 第69-71页 |
| 8 总结与展望 | 第71-73页 |
| 8.1 总结 | 第71-72页 |
| 8.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
