基于数字图像处理技术建筑工地钢筋计数的方法
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第9-13页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外棒材计数研究现状 | 第10-11页 |
1.3 论文主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
1.3.1 工作内容 | 第11页 |
1.3.2 本文创新点 | 第11-12页 |
1.3.3 本文章节 | 第12-13页 |
第2章 钢筋图像的分析与预处理 | 第13-26页 |
2.1 钢筋图像的初步分析 | 第13页 |
2.2 颜色的空间以及图像的灰度化 | 第13-16页 |
2.2.1 RBG颜色模型 | 第14页 |
2.2.2 图像的灰度化 | 第14-16页 |
2.3 钢筋横截面图像增强 | 第16-20页 |
2.3.1 Gamma变换 | 第16-18页 |
2.3.2 Retinex图像增强 | 第18-19页 |
2.3.3 图像直方图均衡化 | 第19-20页 |
2.4 图像平滑 | 第20-25页 |
2.4.1 高斯滤波 | 第21-22页 |
2.4.2 均值滤波 | 第22页 |
2.4.3 中值滤波 | 第22-24页 |
2.4.4 钢筋横截面图的平滑处理 | 第24-25页 |
2.5 本章小结 | 第25-26页 |
第3章 钢筋横截面图像的分割 | 第26-39页 |
3.1 钢筋横截面图像分割 | 第26页 |
3.2 阈值分割 | 第26-30页 |
3.2.1 双峰法 | 第27-29页 |
3.2.2 迭代法 | 第29-30页 |
3.3 改进的最大类间方差法 | 第30-34页 |
3.3.1 经典的最大类间方差法 | 第30-32页 |
3.3.2 改进的最大类间方差法 | 第32-34页 |
3.4 形态学处理 | 第34-38页 |
3.4.1 数字形态学的基本运算 | 第35-36页 |
3.4.2 钢筋横截面图像形态学处理 | 第36-38页 |
3.5 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 钢筋横截面二值图连通区域标记 | 第39-46页 |
4.1 图像像素之间的关系 | 第39-40页 |
4.2 像素的邻接、连接和连通 | 第40-41页 |
4.3 轮廓跟踪标定连通区域 | 第41-45页 |
4.3.1 轮廓跟踪算法简介 | 第42页 |
4.3.2 二值图像多轮廓跟踪算法 | 第42-43页 |
4.3.3 钢筋横截面图像的轮廓跟踪 | 第43-45页 |
4.4 本章小结 | 第45-46页 |
第5章 钢筋横截面图像的目标计数 | 第46-57页 |
5.1 目标识别计数概述 | 第46-48页 |
5.1.1 匹配法 | 第46-47页 |
5.1.2 Hough检测 | 第47页 |
5.1.3 支持向量机 | 第47-48页 |
5.2 基于连通区域面积的计数法 | 第48-50页 |
5.3 计数系统构成与实验结果分析 | 第50-53页 |
5.3.1 软件组成 | 第51-52页 |
5.3.2 实验结果与分析 | 第52-53页 |
5.4 安卓系统软件 | 第53-56页 |
5.4.1 安卓软件简介 | 第53-54页 |
5.4.2 安卓软件测试与结果分析 | 第54-56页 |
5.5 本章小结 | 第56-57页 |
第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
6.1 总结 | 第57-58页 |
6.2 展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
致谢 | 第62页 |