边坡位移图像识别算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·边坡位移检测目前常用方法及优缺点 | 第9-15页 |
| ·常规边坡检测方法及优缺点 | 第9-10页 |
| ·GPS 边坡检测方法及优缺点 | 第10-12页 |
| ·数字图像技术在工程检测中的研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究目标及主要创新点 | 第15-18页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究创新内容 | 第15-18页 |
| 第二章 边坡检测数字图像原理与技术 | 第18-31页 |
| ·数字图像技术原理 | 第18-22页 |
| ·数字图像基本概念 | 第18-20页 |
| ·数字图像的分类 | 第20-21页 |
| ·数字图像的坐标 | 第21页 |
| ·数字图像技术的应用 | 第21-22页 |
| ·图像识别技术 | 第22-29页 |
| ·图像识别系统组成 | 第23-24页 |
| ·图像预处理方法 | 第24-26页 |
| ·特征参数提取 | 第26-28页 |
| ·图像识别与分类 | 第28-29页 |
| ·边坡位移图像处理的适用性讨论 | 第29-31页 |
| 第三章 边坡智能检测系统的设计 | 第31-40页 |
| ·边坡智能检测系统工作方式设计 | 第31-33页 |
| ·智能检测系统功能设计 | 第33-40页 |
| ·智能检测系统功能分析 | 第33-34页 |
| ·实现智能检测系统功能的硬件设计 | 第34-37页 |
| ·智能检测系统软件逻辑设计 | 第37-40页 |
| 第四章 边坡圆饼边缘检测算法研究 | 第40-55页 |
| ·边缘检测的基础知识 | 第40-45页 |
| ·边缘检测的基本思想 | 第40-42页 |
| ·边缘检测算法步骤 | 第42-44页 |
| ·边缘检测结果的要求 | 第44-45页 |
| ·边缘检测基本算子 | 第45-53页 |
| ·Roberts 边缘检测算子 | 第45页 |
| ·Sobel 边缘检测算子 | 第45-46页 |
| ·Prewitt 边缘检测算子 | 第46-47页 |
| ·Laplace 算子 | 第47页 |
| ·LOG 算子 | 第47-49页 |
| ·Canny 边缘检测算子 | 第49-50页 |
| ·SUSAN 算子 | 第50页 |
| ·基于灰色关联度的边缘检测 | 第50-51页 |
| ·模糊理论边缘检测算法 | 第51页 |
| ·各种边缘检测算法试验比较数据 | 第51-53页 |
| ·圆饼图像边缘检测实验 | 第53-55页 |
| 第五章 圆饼特征算法研究 | 第55-67页 |
| ·圆饼面积的计算 | 第55-61页 |
| ·八邻域法计算圆饼面积 | 第56-57页 |
| ·内旋法计算圆饼面积 | 第57-59页 |
| ·外旋法计算圆饼面积 | 第59-60页 |
| ·圆饼面积算法比较 | 第60-61页 |
| ·圆饼中心点的计算 | 第61-65页 |
| ·八邻域法计算圆饼中心点 | 第61-62页 |
| ·内旋法计算圆饼中心点 | 第62-63页 |
| ·外旋法计算圆饼中心点 | 第63-64页 |
| ·圆饼中心点算法比较 | 第64-65页 |
| ·后续计算 | 第65-67页 |
| ·坐标转换 | 第65页 |
| ·变化率计算 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第73页 |
