公路破损检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第9-10页 |
| ·论文的工作与组成结构 | 第10-12页 |
| 第2章 公路破损检测系统简介 | 第12-17页 |
| ·公路破损检测系统 | 第12页 |
| ·系统流程图 | 第12页 |
| ·系统接口参数 | 第12-13页 |
| ·各个子模块的功能及实现 | 第13-17页 |
| ·图像预处理子模块的功能及实现 | 第13-15页 |
| ·特征提取子模块的功能及实现 | 第15-16页 |
| ·破损图像分类子模块的功能及实现 | 第16-17页 |
| 第3章 公路破损图像的预处理 | 第17-27页 |
| ·彩色公路破损图像的处理 | 第17-18页 |
| ·两种图像格式的区别及联系 | 第17-18页 |
| ·RGB三基色模型 | 第18页 |
| ·公路破损图像的灰度化及噪声去除 | 第18-23页 |
| ·图像灰度化的原理及处理方法 | 第19-21页 |
| ·噪声去除 | 第21-23页 |
| ·灰度拉伸与灰度平均 | 第23页 |
| ·灰度拉伸 | 第23页 |
| ·灰度平均 | 第23页 |
| ·公路破损图像预处理过程和核心代码 | 第23-27页 |
| ·公路破损图像灰度化 | 第23-25页 |
| ·公路破损图像去噪 | 第25-27页 |
| 第4章 公路破损图像的特征提取 | 第27-35页 |
| ·子块划分 | 第27页 |
| ·子块特征提取方法的探讨 | 第27-31页 |
| ·子块方差 | 第27-29页 |
| ·多阈值分割法 | 第29-31页 |
| ·两种线性分类方法的比较 | 第31页 |
| ·BP神经网络算法 | 第31-33页 |
| ·特征提取过程和核心代码 | 第33-35页 |
| 第5章 公路破损图像分类识别 | 第35-37页 |
| ·公路破损图像特征判定 | 第35页 |
| ·破损图像评价分类 | 第35-37页 |
| 第6章 系统运行结果及反馈 | 第37-39页 |
| ·系统运行界面 | 第37页 |
| ·系统运行结果 | 第37-38页 |
| ·系统运行的反馈 | 第38-39页 |
| 第7章 总结与展望 | 第39-40页 |
| ·全文总结 | 第39页 |
| ·展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
