| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12页 |
| 1.2 公路平整度检测国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 结构光三维平整度检测研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构安排 | 第18-22页 |
| 第2章 公路平整度计算与测量系统标定参数的弱相关性 | 第22-38页 |
| 2.1 公路平整度检测指标 | 第22-26页 |
| 2.1.1 平整度定义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 标准差及其计算 | 第23-24页 |
| 2.1.3 国际平整度指数及其计算 | 第24-26页 |
| 2.2 结构光平整度测量原理 | 第26-30页 |
| 2.2.1 激光三角测量原理 | 第26-28页 |
| 2.2.2 摄像机成像模型 | 第28-30页 |
| 2.3 传统结构光传感器标定 | 第30-33页 |
| 2.3.1 常用摄像机参数标定技术 | 第30-31页 |
| 2.3.2 常用线结构光平面标定技术 | 第31-33页 |
| 2.4 公路横切面平整度弱标定 | 第33-37页 |
| 2.4.1 平整度弱标定结构光测量原理 | 第33-35页 |
| 2.4.2 平整度与标定参数弱相关性仿真实验 | 第35-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于各向异性PM的边缘保持图像去噪 | 第38-50页 |
| 3.1 传统的去噪方法 | 第38-40页 |
| 3.1.1 中值滤波 | 第38-39页 |
| 3.1.2 高斯滤波 | 第39-40页 |
| 3.2 各向异性PM边缘保持去噪 | 第40-44页 |
| 3.2.1 PM边缘保持去噪原理 | 第40-43页 |
| 3.2.2 PM算法求解 | 第43-44页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第44-49页 |
| 3.3.1 PSNR去噪指标 | 第44页 |
| 3.3.2 各向异性PM迭代求解实验 | 第44-46页 |
| 3.3.3 各向异性PM时间步长求解实验 | 第46-47页 |
| 3.3.4 几种去噪算法的对比实验 | 第47-49页 |
| 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 路面激光结构光光条曲线自动提取算法 | 第50-64页 |
| 4.1 路面激光光条提取精度的影响因素 | 第50-51页 |
| 4.2 常用的激光光条曲线提取算法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 Snake模型提取算法 | 第51-53页 |
| 4.2.2 高斯曲线拟合算法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 二值形态学细化算法 | 第55-56页 |
| 4.3 路面激光结构光光条自动提取算法原理 | 第56-63页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第56-58页 |
| 4.3.2 高斯二阶导增强激光光条 | 第58-60页 |
| 4.3.3 边缘滤波器抑制干扰边缘 | 第60-61页 |
| 4.3.4 三次样条精确拟合激光光条 | 第61-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第64-74页 |
| 5.1 公路横切面平整度系统模型 | 第64-66页 |
| 5.1.1 结构光概述 | 第64-65页 |
| 5.1.2 系统模型 | 第65-66页 |
| 5.2 激光光条自动提取结果分析 | 第66-68页 |
| 5.3 激光光条识别及平整度计算GUI设计 | 第68-69页 |
| 5.4 实际路面平整度计算 | 第69-72页 |
| 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 全文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |