地铁隧道表面图像裂缝识别算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-21页 |
| 1.2.1 裂缝检测主要方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3 课题研究内容与章节安排 | 第21-23页 |
| 2 裂缝识别算法总体设计 | 第23-29页 |
| 2.1 总体算法设计 | 第23-24页 |
| 2.2 算法功能 | 第24-27页 |
| 2.2.1 图像预处理过程 | 第24页 |
| 2.2.2 多级滤波过程 | 第24-25页 |
| 2.2.3 裂缝识别过程 | 第25-26页 |
| 2.2.4 裂缝宽度计算过程 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 裂缝图像预处理算法设计 | 第29-37页 |
| 3.1 Mask匀光 | 第29-31页 |
| 3.2 灰度级腐蚀 | 第31-33页 |
| 3.3 大津分割 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 裂缝图像多级滤波算法设计 | 第37-55页 |
| 4.1 基于矩形模板的滤波 | 第37-39页 |
| 4.2 基于连通区域的三级滤波 | 第39-47页 |
| 4.2.1 基于连通区域零阶矩的滤波 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于连通区域矩形度的滤波 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于连通区域形状极值的滤波 | 第44-47页 |
| 4.3 基于Hough变换的线性特征滤波 | 第47-54页 |
| 4.3.1 第一次Hough变换线性特征滤波 | 第49-51页 |
| 4.3.2 图像残余噪声滤除 | 第51-52页 |
| 4.3.3 第二次Hough变换线性特征滤波 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于SVM的裂缝识别算法设计 | 第55-73页 |
| 5.1 支持向量机基本理论 | 第55-59页 |
| 5.1.1 传统分类算法的缺陷 | 第55-57页 |
| 5.1.2 支持向量机分类原理 | 第57-59页 |
| 5.2 样本库构建 | 第59-61页 |
| 5.3 图像特征选取 | 第61-65页 |
| 5.3.1 最大连通区域的矩形度 | 第61-62页 |
| 5.3.2 目标像素点比率(BTR) | 第62页 |
| 5.3.3 最大连通区域的宽高比 | 第62-63页 |
| 5.3.4 Hu不变矩1 | 第63-64页 |
| 5.3.5 Hu不变矩2 | 第64页 |
| 5.3.6 最大连通区域的偏心率 | 第64-65页 |
| 5.4 训练SVM以及裂缝识别 | 第65-68页 |
| 5.4.1 数据归一化 | 第65-66页 |
| 5.4.2 核函数选择 | 第66页 |
| 5.4.3 惩罚参数选择 | 第66-67页 |
| 5.4.4 裂缝识别 | 第67-68页 |
| 5.5 裂缝识别实验与结果分析 | 第68-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 裂缝宽度计算方法设计 | 第73-89页 |
| 6.1 宽度计算整体流程设计 | 第73-74页 |
| 6.2 裂缝图像细化 | 第74-76页 |
| 6.3 裂缝骨架图毛刺滤除 | 第76-79页 |
| 6.3.1 节点及端点检测 | 第76-77页 |
| 6.3.2 分支编码以及长度计算 | 第77-78页 |
| 6.3.3 毛刺滤除 | 第78-79页 |
| 6.4 裂缝边缘连接 | 第79-83页 |
| 6.4.1 边缘连接整体算法设计 | 第80页 |
| 6.4.2 边缘连接主副方向判定 | 第80-81页 |
| 6.4.3 近区域边缘连接 | 第81页 |
| 6.4.4 远区域边缘连接 | 第81-82页 |
| 6.4.5 边缘连接结果与分析 | 第82-83页 |
| 6.5 裂缝宽度计算 | 第83-88页 |
| 6.5.1 裂缝点邻域法线计算 | 第84-85页 |
| 6.5.2 裂缝点邻域选取及裂缝宽度计算 | 第85-88页 |
| 6.6 本章小结 | 第88-89页 |
| 7 总结与展望 | 第89-91页 |
| 7.1 工作总结 | 第89-90页 |
| 7.2 未来展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95-99页 |
| 学位论文数据集 | 第99页 |
