基于图像识别处理的桥梁底面裂缝检测方法的研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及研究现状 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 桥梁裂缝图像处理算法及相关知识 | 第15-25页 |
| 2.1 数字图像处理介绍 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数字图像处理的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数字图像处理的应用领域 | 第16-17页 |
| 2.2 裂缝数字图像处理算法介绍 | 第17-24页 |
| 2.2.1 裂缝图像灰度级修正 | 第17-19页 |
| 2.2.2 裂缝图像平滑处理 | 第19-21页 |
| 2.2.3 裂缝图像分割 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于投影法与区域生长结合的裂缝识别方法 | 第25-42页 |
| 3.1 投影法的相关知识 | 第25页 |
| 3.2 区域生长的相关知识 | 第25-26页 |
| 3.3 基于投影法的裂缝位置定位 | 第26-33页 |
| 3.3.1 裂缝的几何特征 | 第26页 |
| 3.3.2 裂缝的判断方法 | 第26-32页 |
| 3.3.3 积分投影法对裂缝处理 | 第32-33页 |
| 3.4 区域生长裂缝进一步精确定位 | 第33-36页 |
| 3.4.1 区域生长算法思路 | 第34页 |
| 3.4.2 基于灰度差的生长准则确立 | 第34-35页 |
| 3.4.3 裂缝区域分离和聚合 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果数据分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 投影法数据 | 第36-38页 |
| 3.5.2 区域生长 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于投影法的裂缝几何参数的测量 | 第42-52页 |
| 4.1 走向清晰裂缝投影法测量 | 第42-45页 |
| 4.1.1 横向纵向裂缝测量 | 第42-44页 |
| 4.1.2 斜向裂缝测量 | 第44-45页 |
| 4.2 较为复杂裂缝投影法测量 | 第45-46页 |
| 4.3 实验数据 | 第46-51页 |
| 4.3.1 通过投影法测量横向裂缝 | 第46-47页 |
| 4.3.2 通过投影法测量纵向裂缝 | 第47-49页 |
| 4.3.3 通过投影法测量斜向裂缝 | 第49-50页 |
| 4.3.4 通过投影法测量网状裂缝 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第52页 |
| 5.2 进一步的研究 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-58页 |
| 学位论文数据集 | 第58页 |
