基于激光图像的土壤压实度检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题提出的背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外路基压实度检测方法的发展现状 | 第9-14页 |
| ·压实度破坏性检测方法 | 第10页 |
| ·压实度非破坏性检测方法 | 第10-14页 |
| ·激光图像无损检测技术的发展现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 激光图像无损检测系统的设计 | 第16-27页 |
| ·土壤压实度图像无损检测原理 | 第16-19页 |
| ·组织光学的发展 | 第16-17页 |
| ·组织光学参数 | 第17-18页 |
| ·土壤组织光学参数的获得 | 第18-19页 |
| ·压实土样激光图像采集装置的设计 | 第19-21页 |
| ·光源的选择 | 第19-20页 |
| ·相机的选择 | 第20-21页 |
| ·光学镜头 | 第21页 |
| ·计算机硬件 | 第21页 |
| ·图像分析软件 | 第21页 |
| ·压实土样的获得 | 第21-25页 |
| ·土壤的最佳含水量和最大干密度的确定 | 第21-24页 |
| ·不同压实度的土样的制备 | 第24-25页 |
| ·压实土样的激光图像的拍摄 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 土壤组织激光图像的处理 | 第27-44页 |
| ·图像处理的基本知识 | 第27-30页 |
| ·基本处理过程 | 第27页 |
| ·图像的运算形式 | 第27-28页 |
| ·像素间距离 | 第28-30页 |
| ·图像的预处理 | 第30-38页 |
| ·图像噪声的消除 | 第30-32页 |
| ·压实土壤组织激光图像的预处理 | 第32-38页 |
| ·激光图像的处理技术 | 第38-43页 |
| ·图像分割技术 | 第38-41页 |
| ·边界闭合 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 压实土壤组织图像信息的提取 | 第44-57页 |
| ·图像灰度信息的提取 | 第44-53页 |
| ·图像的灰度直方图 | 第44-46页 |
| ·图像灰度信息的定量提取 | 第46-53页 |
| ·基于灰度信息的土壤组织光学参数的获得 | 第53-54页 |
| ·图像纹理特征的提取 | 第54-56页 |
| ·图像纹理的定义 | 第54页 |
| ·图像纹理特征的提取 | 第54-56页 |
| ·纹理特征提取的Matlab的实现 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 图像数据的处理 | 第57-72页 |
| ·图像灰度均值的处理 | 第57-61页 |
| ·灰度变化率和压实度的关系 | 第57-60页 |
| ·灰度变化率和含水量的关系 | 第60-61页 |
| ·土壤组织光学参数的处理 | 第61-63页 |
| ·图像特征的处理 | 第63-66页 |
| ·图像纹理特征的处理 | 第63-65页 |
| ·图像光斑的处理 | 第65-66页 |
| ·基于BP神经网络的压实度的预测 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 结论 | 第72页 |
| 问题与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
