基于图像处理的路面裂缝识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题的背景 | 第10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·路面裂缝识别系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状分析 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状分析 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第13-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 路面裂缝图像预处理 | 第16-28页 |
| ·路面裂缝图像的特点 | 第16-18页 |
| ·路面裂缝图像增强处理 | 第18-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-21页 |
| ·灰度变换 | 第21-23页 |
| ·图像平滑 | 第23-26页 |
| ·均值滤波 | 第24页 |
| ·中值滤波 | 第24-25页 |
| ·加权邻域均值滤波 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 路面裂缝区域分割 | 第28-44页 |
| ·灰度形态学的基本理论 | 第28-32页 |
| ·灰度形态学的膨胀与腐蚀 | 第29页 |
| ·灰度形态学的开运算与闭运算 | 第29-31页 |
| ·形态学梯度 | 第31页 |
| ·Top-Hat变换 | 第31-32页 |
| ·多尺度形态学滤波 | 第32-37页 |
| ·多尺度形态学运算 | 第33-34页 |
| ·多尺度形态学滤波器构造 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-37页 |
| ·路面裂缝区域分割 | 第37-43页 |
| ·路面裂缝灰度图像边缘检测 | 第37-39页 |
| ·二值图像噪声点去除 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 路面裂缝目标的特征提取 | 第44-56页 |
| ·公路路面裂缝的类型介绍 | 第44-47页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第47-48页 |
| ·基于投影的特征提取 | 第48-50页 |
| ·基于Proximity算法的特征提取 | 第50-51页 |
| ·基于破损密度因子的路面破损特征提取 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 路面裂缝的分类识别 | 第56-70页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第56-61页 |
| ·支持向量机的核函数种类 | 第61-62页 |
| ·支持向量机的训练算法 | 第62-63页 |
| ·基于SVM的路面裂缝分类识别 | 第63-68页 |
| ·论文中SVM分类器的构造 | 第63-65页 |
| ·实验的可行性分析 | 第65-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·论文研究内容总结 | 第70-71页 |
| ·未来的工作与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
