图像处理技术在电力系统中的应用研究开题报告.doc

毕业设计（论文） 开题报告 题目名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究 院系名称：电子信息学院 班 级：电气095 学 号：200900474528 学生姓名：郭航 指导教师：朱永胜 2013年3月  目录 图像处理技术在电力系统中的应用研究……………………2 图像处理技术在电力系统中的应用概述 3 设计内容………………………………………………………6 3.1 设计任务…………………………………………………6 3.2 图像处理的基本原理及方法……………………………6 3.2.1图像处理的主要内容……………………………6 3.2.2图像的预处理……………………………………7 3.2.3图像处理的主要工具……………………………9 3.2.4图像处理的分类…………………………………9 3.2.5图像处理的应用领域……………………………10 3.3 图像处理技术的基本流程……………………………11 3.3.1图像边缘检测…………………………………11 3.3.2图像几何校正…………………………………12 3.3.3图像重采样……………………………………12 3.3.4图像增强…………………………………………12 3.3.5图像融合…………………………………………13 3.3.6图像裁剪与拼接…………………………………13 3.3.7图像压缩与编码…………………………………13 4 本学期计划……………………………………………………14 4.1 毕业设计的计划安排…………………………………14 4.2 毕业设计工作的研究方向思路 5 参考文献………………………………………………………15 　　　课题名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究 　　　 　1 课题研究的目的和意义 1.1 图像处理技术在电力系统中的应用概述 在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤 [1]数字化，一幅原始照片的灰度值是空间变量（位置的连续值）的连续函数。在M×N点阵上对照片灰度采样并加以量化（归为2b个灰度等级之一），可以得到计算机能够处理的数字图像。为了使数字图像能重建原来的图像,对M、N和b值的大小就有一定的要求。在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内,M、N 和b的数值越大,重建图像的质量就越好。当取样周期等于或小于原始图像中最小细节周期的一半时，重建图像的频谱等于原始图像的频谱，因此重建图像与原始图像可以完全相同。由于M、N 和b三者的乘积决定一幅图像在计算机中的存储量，因此在存储量一定的条件下需要根据图像的不同性质选择合适的M、N 和b值，以获取最好的处理效果。 几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差所进行的变换。所以一般是在系统误差被纠正后，通过把被观测的图和已知正确几何位置的图相比较，用图中一定数量的地面控制点解双变量多项式函数组而达到变换的目的。 归一化使图像的某些特征在给定变换下具有不变性质的一种图像标准形式。图像的某些性质，例如物体的面积和周长，本来对于坐标旋转来说就具有不变的性质。在一般情况下，某些因素或变换对图像一些性质的影响可通过归一化处理得到消除或减弱，从而可以被选作测量图像的依据。灰度归一化、几何归一化和变换归一化是获取图像不变性质的三种归一化方法。 平滑消除图像中随机噪声的技术。对平滑技术的基本要求是在消去噪声的同时不使图像轮廓或线条变得模糊不清。常用的平滑方法有中值法、局部求平均法和k 近邻平均法。局部区域大小可以是固定的，也可以是逐点随灰度值大小变化的。此外，有时应用空间频率域带通滤波方法。 复原校正各种原因所造成的图像退化，使重建或估计得到的图像尽可能逼近于理想无退化的像场。在实际应用中常常发生图像退化现象。例如大气流的扰动，光学系统的像差，相机和物体的相对运动都会使遥感图像发生退化。基本的复原技术是把获取的退化图像g(x，y)看成是退化函数h(x，y)和理想图像f(x，y)的卷积。它们的傅里叶变换存在关系 G(u，v=H(u，v)F(u，v)。根据退化机理确定退化函数后，就可从此关系式求出F(u，v)，再用傅里叶反变换求出f(x，y)。实际应用时，由于H(u