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基于彩色图像处理的列车自动超速保护机柜指示灯检测和识别

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基于彩色图像处理的列车自动超速保护机柜指示灯检测和识别
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 图像处理现状第10-12页
        1.2.2 列车检修现状第12-14页
    1.3 论文的研究内容第14-15页
第二章 动车组和列车自动超速保护系统概况第15-22页
    2.1 动车组第15页
        2.1.1 动车组的基本概念第15页
    2.2 列车自动超速保护系统(ATP)的功能第15-17页
    2.3 列控车载设备主机的组成第17-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 图像处理算法的基本理论第22-35页
    3.1 颜色空间第22-25页
        3.1.1 常见的彩色模型第22-25页
    3.2 常见的分割方法第25-30页
        3.2.1 基于阈值分割第25-27页
        3.2.2 分水岭变换分割第27-28页
        3.2.3 RGB像素分割第28-29页
        3.2.4 区域分割第29页
        3.2.5 边界分割第29-30页
    3.3 图像匹配的研究第30-34页
        3.3.1 基于变换域信息的图像匹配算法第31-32页
        3.3.2 基于灰度相关的图像匹配算法第32-33页
        3.3.3 基于特征的图像匹配方法第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于边缘检测的指示灯边缘检测与识别第35-47页
    4.1 指示灯的边缘检测第35-45页
        4.1.1 图像预处理第35-36页
        4.1.2 RGB空间转换至HSV空间第36-37页
        4.1.3 图像边缘检测第37-44页
        4.1.4 HSV空间内分量图像边缘检测第44页
        4.1.5 HSV空间单分量图像阈值分割第44页
        4.1.6 获取连接边界第44-45页
    4.2 HSV空间单分量图图像阈值分割第45-46页
    4.3 本章小结第46-47页
第五章 自动超速保护系统机柜指示灯典型故障识别算法设计第47-58页
    5.1 系统分析第47页
        5.1.1 可行性分析第47页
        5.1.2 系统功能分析第47页
    5.2 系统各部分组成第47-57页
        5.2.1 设计的整体流程图第47-48页
        5.2.2 图片采集部分第48-50页
        5.2.3 彩色图像处理第50-57页
    5.3 本章小结第57-58页
结论与展望第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页
附件第65页

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