混凝土裂缝特征信息识别与辨析研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·混凝土裂缝问题 | 第10-11页 |
| ·裂缝问题的出现 | 第10页 |
| ·裂缝发展与结构状态之间关系 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·传统人工检测方法 | 第11-12页 |
| ·基于图像处理的裂缝检测技术研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究现状分析 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2 混凝土裂缝图像识别与辨析 | 第17-38页 |
| ·数字图像处理技术基本理论 | 第17-18页 |
| ·裂缝图像的特点 | 第18-19页 |
| ·裂缝图像预处理 | 第19-27页 |
| ·图像预处理 | 第19-20页 |
| ·裂缝图像灰度化 | 第20-21页 |
| ·裂缝图像平滑 | 第21-24页 |
| ·裂缝图像单点增强 | 第24-25页 |
| ·裂缝图像锐化处理 | 第25-27页 |
| ·裂缝图像识别与特征信息辨析 | 第27-37页 |
| ·基于阈值的裂缝图像分割方法 | 第28-30页 |
| ·基于边缘的裂缝图像分割算法 | 第30-33页 |
| ·裂缝特征信息辨析基本原理 | 第33-34页 |
| ·裂缝几何特征描述和计算 | 第34-37页 |
| ·系统标定设计 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 裂缝图像识别方法改进 | 第38-48页 |
| ·识别方法改进目的 | 第38页 |
| ·二维大津裂缝分割算法 | 第38-41页 |
| ·二维大津法 | 第38-40页 |
| ·实验结果的对比与分析 | 第40-41页 |
| ·马尔科夫随机场算法在裂缝图像分割中的应用 | 第41-43页 |
| ·马尔科夫随机场(MRF)算法简介 | 第41-42页 |
| ·实验结果的对比与分析 | 第42-43页 |
| ·裂缝分类算法 | 第43-47页 |
| ·裂缝分类问题 | 第43页 |
| ·本文裂缝分类思想 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 裂缝特征信息识别与辨析的计算机实现 | 第48-71页 |
| ·系统结构设计 | 第48-50页 |
| ·系统框架组成设计 | 第48-49页 |
| ·系统工作原理 | 第49-50页 |
| ·系统软件功能设计与基本操作流程 | 第50-64页 |
| ·Visual C++与Matlab | 第50-51页 |
| ·模块函数库以及相关类的实现 | 第51-54页 |
| ·裂缝特征信息识别软件V2.0 | 第54-56页 |
| ·裂缝图像手动处理模式 | 第56-57页 |
| ·裂缝分类及裂缝特征信息实际值计算 | 第57-59页 |
| ·裂缝图像自动处理和批量处理模式 | 第59-61页 |
| ·在役混凝土梁状态评估模块 | 第61-63页 |
| ·裂缝检测分析报告输出 | 第63-64页 |
| ·系统硬件设计 | 第64-66页 |
| ·采集设备 | 第64-65页 |
| ·图像采集卡 | 第65-66页 |
| ·其他辅助设备 | 第66页 |
| ·应用实例分析 | 第66-70页 |
| ·裂缝图像采集 | 第66-67页 |
| ·裂缝特征信息识别辨析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·工作总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
