图像分割技术在绝缘子憎水性分析中的应用研究

目录

声明

第1 章绪论

1.1 选题背景与研究意义

1.2 国内外研究的现状及发展动态

1.2.1 复合绝缘子憎水性状态研究方法

1.2.2 图像分割技术的研究概况

1.2.3 图像分割技术的发展动态

1.3 本文主要工作与内容安排

第2 章复合绝缘子憎水性图像研究的基本概况

2.1 复合绝缘子憎水性图像等级划分依据

2.2 表征复合绝缘子憎水性等级的特征码分析

2.2.1特征码简介

2.2.2 特征码的选择

2.2.3 憎水性等级判定的准确率

2.3 复合绝缘子憎水性图像研究的关键问题分析

2.4 复合绝缘子憎水性图像研究的整体设计架构

2.5 本章小结

第3 章基于直方图峰值与遗传算法结合的图像分割

3.1 最大类间方差遗传算法的理论基础

3.1.1 最大类间方差阈值分割的原理介绍

3.1.2 遗传算法的理论分析

3.1.3 最大类间方差遗传算法的实现过程

3.1.4 最大类间方差遗传算法的实验结果显示与分析

3.2 基于直方图峰值与遗传算法结合的图像分割算法的实现

3.3 基于直方图峰值与遗传算法的实验结果显示与分析

3.4 本章小结

第4 章基于直方图的自动种子区域生长的图像分割

4.1 区域生长算法

4.2 基于直方图的自动种子区域生长的算法介绍

4.2.1 种子点的自动选取

4.2.2 区域生长的相似性准则

4.2.3 基于直方图的自动种子区域生长算法的实现过程

4.3 实验结果显示与分析

4.3.1 最大类间方差遗传算法的问题描述

4.3.2 基于直方图的自动种子区域生长算法的实验结果显示

4.3.3 两种算法的实验结果对比分析

4.4 本章小结

第5 章基于prewitt 边缘检测与图像融合的图像分割

5.1 基于prewitt边缘检测的光斑或光迹的图像分割

5.1.1 微分算子法在边缘检测中的应用研究

5.1.2基于prewitt算子的光斑或光迹的边缘检测

5.1.3 对光斑或光迹的分割结果进行分析

5.2 基于图像融合的复合绝缘子憎水性图像分割

5.2.1 图像融合理论介绍

5.2.2 最大类间方差遗传算法的问题描述

5.2.3 基于prewitt边缘检测与图像融合的实验结果分析

5.3 本章小结

第6 章复合绝缘子憎水性图像特征码提取与等级判定

6.1 数字形态学介绍

6.1.1 腐蚀与膨胀

6.1.2 开运算与闭运算

6.1.3 数字形态学算法的应用

6.2 最大水珠提取及相关特征码的数据获取

6.3 复合绝缘子憎水性等级判定

6.4 本章小结

第7 章总结与展望

7.1 全文总结

7.2 展望

参考文献

致 谢

附 录