复杂背景下路面裂缝图像自动检测与识别算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·路面裂缝自动检测技术的研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题来源及相关介绍 | 第13页 |
| ·复杂背景下路面裂缝图像自动检测的挑战性问题 | 第13-15页 |
| ·论文创新点 | 第15-16页 |
| ·主要内容和结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 路面裂缝图像增强处理 | 第19-29页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·路面裂缝图像中的噪声模型 | 第19-20页 |
| ·自适应同态对数灰度修正算法 | 第20-22页 |
| ·自适应方向滤波 | 第22-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 复杂背景下裂缝提取算法 | 第29-53页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·算法原理简介与流程图 | 第29-31页 |
| ·非裂缝图像筛选 | 第31-33页 |
| ·基于裂缝高频特征的零交叉点检测 | 第31-33页 |
| ·无病害图像判定 | 第33页 |
| ·裂缝基础信息提取 | 第33-38页 |
| ·基于裂缝非负性特征的强度图像获取 | 第33-35页 |
| ·基于对比度特征的裂缝区域信息增强 | 第35-38页 |
| ·背景噪声滤除 | 第38-43页 |
| ·基于裂缝线性特征的圆投影增强算法 | 第38-42页 |
| ·形态学去噪 | 第42-43页 |
| ·实验结果和分析 | 第43-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 裂缝信息采集与病害评价 | 第53-65页 |
| ·概述 | 第53页 |
| ·裂缝描述与信息计算 | 第53-58页 |
| ·形态学处理 | 第53-56页 |
| ·链码跟踪计算 | 第56-58页 |
| ·裂缝参数统计与病害等级划分 | 第58-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-69页 |
| ·工作总结 | 第65-66页 |
| ·研究展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
