| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关技术概述 | 第16-29页 |
| 2.1 铁路隧道限界测量原理及方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 基于激光三角技术的电视摄像测量法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 隧道限界测量系统功能概述 | 第18-19页 |
| 2.2 数码相机标定方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 数码相机成像原理 | 第19-21页 |
| 2.2.2 常见的摄像机标定方法 | 第21-22页 |
| 2.3 图像分割技术 | 第22-28页 |
| 2.3.1 基于阈值的图像分割 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于边缘的图像分割 | 第24-27页 |
| 2.3.3 基于区域的图像分割 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 复杂背景下隧道轮廓提取算法研究 | 第29-52页 |
| 3.1 摄像机系统标定 | 第31-34页 |
| 3.1.1 标定板图像预处理 | 第31-33页 |
| 3.1.2 标定文档生成 | 第33-34页 |
| 3.2 隧道轮廓提取算法概述 | 第34-36页 |
| 3.3 隧道轮廓图像阈值分割 | 第36-39页 |
| 3.3.1 局部阈值分割方法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 改进的BERNSEN阈值分割技术 | 第37-38页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第38-39页 |
| 3.4 隧道断面图像中线性特征物提取算法 | 第39-43页 |
| 3.4.1 霍夫变换检测直线原理 | 第40-41页 |
| 3.4.2 基于CANNY算子的线性特征物检测算法 | 第41-42页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第42-43页 |
| 3.5 提取隧道激光线轮廓 | 第43-48页 |
| 3.5.1 基于灰度值统计的激光线区域定位 | 第43-45页 |
| 3.5.2 基于眼动跟踪的激光线区域定位 | 第45-48页 |
| 3.6 隧道激光线图像提取结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-52页 |
| 4 隧道断面图像中激光线后处理技术研究 | 第52-72页 |
| 4.1 激光线形态学处理 | 第52-58页 |
| 4.1.1 二值形态学处理 | 第52-55页 |
| 4.1.2 激光线轮廓细化处理 | 第55-57页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第57-58页 |
| 4.2 激光线轮廓骨架位置修正 | 第58-65页 |
| 4.2.1 激光线宽度像素统计 | 第59-61页 |
| 4.2.2 最小限界修正方法 | 第61-62页 |
| 4.2.3 实验结果与验证 | 第62-65页 |
| 4.3 激光线区域生长 | 第65-69页 |
| 4.3.1 区域生长算法 | 第65-66页 |
| 4.3.2 基于连通区域基本段的拟合生长算法 | 第66-68页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第68-69页 |
| 4.4 隧道断面轮廓拼接与结果分析 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 工作总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 工作总结 | 第72-73页 |
| 5.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |