基于图像分析技术的结构表面裂缝形态检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 基于图像分析技术的应用概述 | 第11-12页 |
| 1.3 结构物表面裂缝缺陷检测的研究现状 | 第12-21页 |
| 1.3.1 路面裂缝缺陷检测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 混凝土结构表面裂缝检测研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.3 其他结构表面裂缝检测研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第21-23页 |
| 第2章 图像技术基本理论 | 第23-36页 |
| 2.1 数字图像 | 第23-24页 |
| 2.2 图像增强 | 第24-26页 |
| 2.3 图像几何变换 | 第26-29页 |
| 2.4 图像分割 | 第29-30页 |
| 2.5 图像的形态学操作 | 第30-35页 |
| 2.5.1 像素的连接性 | 第30-31页 |
| 2.5.2 膨胀 | 第31-32页 |
| 2.5.3 腐蚀 | 第32-33页 |
| 2.5.4 开运算和闭运算 | 第33-34页 |
| 2.5.5 二值图像骨架化 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 裂缝图像的分析方法 | 第36-49页 |
| 3.1 概述 | 第36页 |
| 3.2 裂缝图像的分析方法 | 第36-47页 |
| 3.2.1 图像采集 | 第37-39页 |
| 3.2.2 将RGB图像转化为灰度图像 | 第39页 |
| 3.2.3 图像的修正和标定 | 第39-41页 |
| 3.2.4 图像背景修正和对比度增强 | 第41-42页 |
| 3.2.5 图像阀值分割 | 第42-43页 |
| 3.2.6 消除孤立点或孤立块 | 第43页 |
| 3.2.7 裂缝分类 | 第43-44页 |
| 3.2.8 计算裂缝宽度 | 第44-45页 |
| 3.2.9 裂缝主干提取 | 第45-47页 |
| 3.2.10 计算裂缝长度 | 第47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 结构物表面裂缝形态检测 | 第49-82页 |
| 4.1 概述 | 第49页 |
| 4.2 程序实现 | 第49-50页 |
| 4.3 模拟裂缝试验研究 | 第50-68页 |
| 4.3.1 试验设计 | 第50-53页 |
| 4.3.2 拍摄角度的影响 | 第53-58页 |
| 4.3.3 网状线条分布试验结果 | 第58-66页 |
| 4.3.4 光照条件引起的误差 | 第66-68页 |
| 4.4 混凝土表面裂缝试验结果及分析 | 第68-80页 |
| 4.4.1 试验设计 | 第68-69页 |
| 4.4.2 裂缝宽度试验结果及分析 | 第69-72页 |
| 4.4.3 裂缝长度试验结果及分析 | 第72-74页 |
| 4.4.4 裂缝分布试验结果及分析 | 第74-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 结论与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间发表的学术论文目录) | 第91-92页 |
| 附录B (MATLAB图像处理程序) | 第92-99页 |
