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基于LAB和OTSU算法的混凝土裂缝图像处理研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究混凝土裂缝的背景和意义第12-14页
    1.2 裂缝表面形态等级划分研究现状第14-17页
        1.2.1 岩石力学的相关划分标准第14-16页
        1.2.2 中华人民共和国国家标准工程岩体分级标准第16-17页
    1.3 混凝土裂隙分类评判标准研究现状第17-18页
    1.4 基于图像处理的混凝土裂缝国内研究现状第18-19页
    1.5 基于图像处理的混凝土裂缝国外研究现状第19页
    1.6 现有表面形态等级标准分析及存在的问题第19-20页
    1.7 论文研究的内容第20-21页
    1.8 论文组织结构第21-22页
第二章 混凝土裂缝图像处理第22-48页
    2.1 图像分割前的工作第22-23页
    2.2 混凝土裂缝图像处理基本算法第23-25页
        2.2.1 图像数学形态处理第23-25页
    2.3 阈值分割法第25-33页
        2.3.1 最大类间方差法第26-27页
        2.3.2 迭代法第27-30页
        2.3.3 区域生长法第30-31页
        2.3.4 手动阈值分割第31-32页
        2.3.5 自动阈值分割第32-33页
    2.4 图像去噪第33-39页
    2.5 图像边缘检测第39-45页
        2.5.1 边缘检测原理第39页
        2.5.2 边缘检测经典算子及实现第39-45页
    2.6 本章小结第45-48页
第三章 图像分割算法及其改进算法第48-58页
    3.1 模糊值聚类图像分割算法及其改进算法第48-52页
        3.1.1 模糊C均值聚类方法(FCM)第49-50页
        3.1.2 基于邻域隶属度约束的聚类方法(FCM_S)第50页
        3.1.3 基于核函数测量距离和空间域的约束聚类算法(KFCM_S)第50-52页
    3.2 二次改进的聚类方法第52-54页
    3.3 算法分析第54-56页
        3.3.1 传统分割方法与二次改进图像分割算法的比较第54-56页
    3.4 本章小结第56-58页
第四章 基于LAB和OTSU的裂缝目标提取第58-70页
    4.1 混凝土裂缝图像获取方式第58-59页
    4.2 传统图像分割算法第59-60页
    4.3 现有方法存在的缺陷第60页
    4.4 LAB空间原理第60-61页
    4.5 大津算法原理第61-62页
    4.6 LAB空间和OTSU的裂缝目标提取步骤第62-69页
    4.7 本章小结第69-70页
第五章 混凝土裂缝特征参数的提取与分析第70-88页
    5.1 混凝土裂缝特征参数的确定第70-81页
        5.1.1 测量裂缝目标区域面积第73-74页
        5.1.2 裂缝目标区域面积/总面积第74-75页
        5.1.3 图像中的分枝数第75页
        5.1.4 单位面积目标区域裂缝分枝数第75-78页
        5.1.5 背景区域平均面积∕采样面面积第78-79页
        5.1.6 裂缝总长度第79页
        5.1.7 裂缝平均宽度第79-81页
    5.2 实例的应用与检验第81-87页
    5.3 本章小结第87-88页
第六章 结论与展望第88-90页
    6.1 结论第88-89页
    6.2 展望第89-90页
致谢第90-92页
参考文献第92-98页
附录第98-99页

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