| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·课题的背景 | 第10-11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·道路破损图像的识别技术概述 | 第12-14页 |
| ·国外研究发展及现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究发展及现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14页 |
| ·本文的组织和结构 | 第14-16页 |
| 第2章 道路破损图像的采集和裂纹的处理 | 第16-40页 |
| ·道路破损的分类及特点 | 第16-18页 |
| ·道路破损图像的采集 | 第18-19页 |
| ·道路裂纹图像的处理流程 | 第19页 |
| ·道路裂纹图像的预处理 | 第19-27页 |
| ·彩色道路裂纹图像处理 | 第19-20页 |
| ·图像灰度化 | 第20-21页 |
| ·图像灰度变换 | 第21-23页 |
| ·图像平滑 | 第23-25页 |
| ·图像锐化 | 第25-27页 |
| ·道路裂纹图像的边缘检测 | 第27-31页 |
| ·边缘检测的原理 | 第27页 |
| ·经典的边缘检测算子 | 第27-31页 |
| ·裂纹图像边缘检测的要求 | 第31页 |
| ·道路裂纹图像的分割算法 | 第31-34页 |
| ·图像分割的定义 | 第31-32页 |
| ·图像分割的常用方法 | 第32-34页 |
| ·道路破损识别策略 | 第34-39页 |
| ·裂纹分割提取算法 | 第35-36页 |
| ·道路破损识别算法 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 道路裂纹的量化分析 | 第40-52页 |
| ·数学形态学图像处理 | 第40-41页 |
| ·膨胀和腐蚀运算 | 第40-41页 |
| ·开运算和闭运算 | 第41页 |
| ·道路裂纹参数的计算方法 | 第41-44页 |
| ·基于模糊判决的破损程度评估算法 | 第44-51页 |
| ·道路破损综合评判的基本概念及准则 | 第45页 |
| ·道路破损程度的综合评判 | 第45-48页 |
| ·模糊评判 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于无人车的道路破损识别及程度评估系统设计 | 第52-67页 |
| ·硬件设计 | 第52-56页 |
| ·无人车概况及主要性能参数 | 第52-53页 |
| ·图像采集系统参数设定 | 第53-54页 |
| ·测量精度的影响因素 | 第54-56页 |
| ·软件设计 | 第56-59页 |
| ·Visual C++6.0软件概述 | 第56-57页 |
| ·功能模块化处理 | 第57-58页 |
| ·工作流程 | 第58-59页 |
| ·实验及分析 | 第59-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |