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中原工学院毕业(设计)开题报告毕业设计(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月中原工学院毕业设计(开题报告)目录1 图像处理技术在电力系统中的应用研究21.1 图像处理技术在电力系统中的应用概述21.2 图像处理技术的发展21.3 图像处理技术研究的目的与意义32 国内外研究现状及分析和发展趋势43 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134 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和思路145 参考文献151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电力工业是国民经济的重要基础产业,安全、稳定和充足的电力供应是保障国民经济健康稳定发展的前提。在国家电网中,高压输电线路所处环境复杂、易受损害,因此确保其运行的安全就显得尤为重要。传统的视频监控系统需要人工监看录像,监控性能受到监控者本身的生理因素的制约。有研究表明: 人盯着屏幕看3 个小时后,注意力将降低70%。随着我国高压输电线路的规模迅速增长,线路运行部门承担了越来越多的线路巡视维护工作量,急需用先进的技术来帮助线路维护人员提高工作效率。图像处理技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,过滤掉用户不关心的信息,仅仅为监控者提供有用的关键信息。能够大大减轻视频监控中人工劳动强度,同时可以减少误报漏报,还可以提高报警处理的及时性。图像监控系统应用的范围非常广,最常见的是对民宅、停车场、公共场所、银行等的监控,以防止偷盗、破坏行为的发生,保障社会安全。近年来图像处理技术在电力设备系统监控上也有大量应用: 如赵书涛等人利用图像的形状不变矩特征作为特征矢量,采用SVM 分类器识别各类电力设备,取得了较满意的识别效果,实现了变电站的无人值守; 刘金春利用小波不变矩来提取图像的边缘特征,通过与无故障图像的小波不变矩比较,分析出图像的变化情况,实现了对变电站的自动监控。因此图像处理技术能在电力系统的安全监测中发挥重大作用。1.2 图像处理技术的发展随着视频技术在电力系统中的广泛应用,图像信息的作用越来越重要。利用图像处理技术对电力设备的状态进行分析,可以对表征电力设备的物理量或状态进行检测或识别,及时发现异常现象和潜在故障,对电力系统安全稳定运行具有重要意义。同时随着人类步入信息时代,图像处理技术迅速发展起来,尤其是计算机技术的迅猛发展,使得图像处理技术得以广泛应用于众多的科学和工程领域。针对彩色图像的曝光不足的问题展开研究。通过数字图像处理技术进行处理,提高了图像的可视性。 图像是人类智能活动重要的信息来源之一,是人类相互交流和认识世界的主要媒体。 随着信息高速公路、数字地球概念的提出,人们对图像处理技术的需求与日剧增,同时 VLSI 技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别 和分析的基础, 所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要, 对图像处理技术的 实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值, 包括对传统算法的改进和硬件实现的 研究。 数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等 学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来, 数字图像处理技术日趋成熟,它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及 工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。图像处理技术的大发展是从 20 世纪 90 年代初开始的。自 1986 年以来,小波理论 与变换方法迅速发展,它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处,被认 为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Mallat 在 1988 年有效地将小波分析应用于图 像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。随后数字 图像处理技术迅猛发展,到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信 息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。 进入 21 世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,数字图像处理 技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。 属于这些领域的有航空 航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。该 技术终将成为一门引人注目、前景远大的新型学科1.3 图像处理技术研究的目的与意义对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是图像处理的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。图像是人类获取和交换信息的主要来源,是视觉的基础,而视觉又是人类重要的感知手段,所以图像成为心理学,生理学,计算机科学等诸多方面学者研究示图感知的有效工具。图像处理是一门实用的科学,在军事,航空,航天,遥感,电力,通信,医学,教育等领域得到广泛应用。作为处理人类获取的视觉信息的数字图像处理,在现代生活中有着发挥着越来越重大的作用。数字图像质量的好坏直接影响到后续的处理结果,因此需要对获取的数字图像进行预处理,以期达到提升图像质量,保证处理结果的目的。数字图像处理被广泛应用于生物医学、材料、遥感、通信、交通管理、军事侦察、文档处理和工业自动化等众多领域。而数字图像预处理是数字图像处理得一部分,它在整个图像处理领域发挥着重要的作用。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等等,我国图像处理水平远远落后于世界先进水平,技术的发展需求迫在眉睫。因此本课题通过对图像预处理技术及应用进行概述,让人们对图像预处理技术有一个系统的了解,借以增强人们对图像处理技术的认识和应用。 2 国内外研究现状及分析和发展趋势图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,图像处理都发挥了巨大的作用。随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像处理虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。就图像处理的研究方向来说,自20世纪60年代第三代数字计算机问世以后,数字图像处理技术出现了空前的发展,在该领域中需要进一步研究的问题主要有如下五个方向:1、在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题;2、加强软件研究,开发新的处理方法,特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果,创造新的处理方法;3、加强边缘学科的研究工作,促进图像处理技术的发展;4、加强理论研究,逐步形成处理科学自身的理论体;5、时刻注意图像处理领域的标准化问题。 然而图像处理技术还面临着一些问题,(1)处理信息量很大。数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大。如一幅256256低分辨率黑白图像,要求约64kbit的数据量;对高分辨率彩色512512图像,则要求768kbit数据量;如果要处理30帧/秒的电视图像序列,则每秒要求500kbit22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。(2)占用频带较宽。数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz,而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本亦高,这就对频带压缩技术提出了更高的要。(3)各像素相关性大。数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。在图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言,同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素,其相关系数可达0.9以上,而相邻两帧
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