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基于数字图像的混凝土裂缝检测算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 混凝土表面裂缝的基本认识第9页
    1.2 研究目的与意义第9-11页
    1.3 研究现状第11-12页
    1.4 主要研究内容第12-14页
第二章 数字图像处理的相关知识第14-24页
    2.1 图像的基本概念第14页
    2.2 数字图像处理的概念第14页
    2.3 数字图像处理的基础第14-18页
        2.3.1 图像的取样和量化第15-16页
        2.3.2 数字图像的表示第16-18页
        2.3.3 空间和灰度级分辨率第18页
    2.4 像素间的一些基本关系第18-20页
        2.4.1 相邻像素第18-19页
        2.4.2 邻接性、连通性和连通分量第19-20页
    2.5 数字图像处理的主要内容第20-21页
    2.6 数字图像处理的优点与特点第21页
        2.6.1 数字图像处理的优点第21页
        2.6.2 数字图像处理的特点第21页
    2.7 基于数字图像的混凝土裂缝检测检测的流程第21-24页
        2.7.1 裂缝图像的采集第22页
        2.7.2 裂缝图像的预处理第22页
        2.7.3 裂缝的检测第22-24页
第三章 混凝土裂缝图像的预处理第24-35页
    3.1 彩色图像转换灰度图像第24-25页
    3.2 图像的灰度增强第25-30页
        3.2.1 线性变换第25-26页
        3.2.2 分段线性变换第26-27页
        3.2.3 非线性变换第27-28页
        3.2.4 直方图均衡化第28-30页
    3.3 图像平滑第30-35页
        3.3.1 邻域平均法第30-32页
        3.3.2 中值滤波第32-33页
        3.3.3 空间域低通滤波第33-35页
第四章 裂缝图像的二值化第35-44页
    4.1 最佳阈值法第35-37页
    4.2 最大类间方差法第37-39页
    4.3 最大熵阈值法第39-41页
    4.4 种子游走二值化算法第41-44页
第五章 混凝土裂缝的检测第44-57页
    5.1 裂缝边缘的平滑第44-46页
    5.2 经典微分算子的边缘检测第46-53页
        5.2.1 一阶微分算子第46-49页
        5.2.2 二阶梯度算子第49-53页
    5.3 基于种子游走二值化的裂缝检测算法第53-56页
        5.3.1 连通分量提取及细小分量的过滤第53-56页
    5.4 基于种子游走二值化裂缝检测算法和其它算法的比较第56-57页
结论和展望第57-58页
攻读研究生期间取得的研究成果第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62页

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