| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 路面裂缝检测系统的国内外研究现状与分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 裂缝提取算法研究的发展状况 | 第12-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.4 路面裂缝检测与识别存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 图像预处理 | 第16-25页 |
| 2.1 图像降噪方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 空间域均值滤波去噪 | 第17-18页 |
| 2.1.2 空间域中值滤波去噪 | 第18-19页 |
| 2.1.3 变换域高斯滤波去噪 | 第19-20页 |
| 2.2 图像增强 | 第20-24页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第21-22页 |
| 2.2.2 图像锐化处理 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 路面裂缝图像处理方法 | 第25-34页 |
| 3.1 基于阈值的分割技术 | 第25-28页 |
| 3.1.1 直方图阈值分割 | 第26-27页 |
| 3.1.2 迭代阈值分割法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 OTSU最大类间方差法 | 第28页 |
| 3.2 基于区域生长的分割 | 第28-29页 |
| 3.3 边缘检测 | 第29-33页 |
| 3.3.1 Roberts算子 | 第30-31页 |
| 3.3.2 Sobel算子 | 第31-32页 |
| 3.3.3 Canny算子 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于双树复小波的直方图分割算法 | 第34-50页 |
| 4.1 小波分析 | 第34-36页 |
| 4.1.1 小波分析概论 | 第34-35页 |
| 4.1.2 连续小波变换 | 第35页 |
| 4.1.3 离散小波变换 | 第35-36页 |
| 4.2 一维双树复小波变换 | 第36-39页 |
| 4.3 二维双树复小波变换 | 第39-41页 |
| 4.4 直方图方向梯度 | 第41-42页 |
| 4.5 基于双树复小波的直方图路面破损边缘检测算法 | 第42-44页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第44-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 路面裂缝的特征提取 | 第50-62页 |
| 5.1 区域填充处理 | 第51-55页 |
| 5.1.1 基于形态学运算的区域填充算法 | 第51页 |
| 5.1.2 种子填充算法 | 第51-52页 |
| 5.1.3 各类裂缝仿真结果 | 第52-55页 |
| 5.2 路面裂缝分类和评价 | 第55-58页 |
| 5.2.1 路面裂缝的类型 | 第55-56页 |
| 5.2.2 路面破损状况评价 | 第56-57页 |
| 5.2.3 路面破损状况评价指标 | 第57-58页 |
| 5.3 图像特征提取 | 第58-61页 |
| 5.3.1 投影特征 | 第58-60页 |
| 5.3.2 裂缝像素数 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 路面裂缝的识别与分类 | 第62-71页 |
| 6.1 广义最优分类面 | 第63-65页 |
| 6.2 支持向量机的分类算法 | 第65-66页 |
| 6.3 支持向量机分类与识别 | 第66-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 论文总结 | 第71页 |
| 7.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第80页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第80页 |