道路缺陷检测识别算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-12页 |
| 1.3 课题来源及相关介绍 | 第12-13页 |
| 1.4 道路缺陷检测系统设备的选择 | 第13-14页 |
| 1.5 路面缺陷检测识别挑战性问题 | 第14-15页 |
| 1.6 技术创新点 | 第15-16页 |
| 1.7 主要内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 路面缺陷图像预处理 | 第18-26页 |
| 2.1 路面缺陷图像噪声模型 | 第18-19页 |
| 2.2 路面缺陷图像的增强算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第19-20页 |
| 2.2.2 路面缺陷图像的分段线性变换处理 | 第20-21页 |
| 2.3 改进的自适应中值滤波和邻域处理 | 第21-22页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 路面裂缝图像检测识别 | 第26-48页 |
| 3.1 基于梯度的边缘检测 | 第26-31页 |
| 3.1.1 基于梯度的边缘检测步骤 | 第26-27页 |
| 3.1.2 常用的边缘检测算子 | 第27-29页 |
| 3.1.3 基于非负特征的路面裂缝提取方法 | 第29-31页 |
| 3.2 基于边缘的图像分割方法 | 第31-33页 |
| 3.3 快速连通域去噪 | 第33-37页 |
| 3.4 形态学变换 | 第37-39页 |
| 3.4.1 道路缺陷图像的膨胀处理 | 第37-38页 |
| 3.4.2 道路缺陷图像的细化处理 | 第38-39页 |
| 3.5 基于链码跟踪的路面裂缝描述 | 第39-41页 |
| 3.6 裂缝参数统计与病害等级划分 | 第41-42页 |
| 3.7 路面修补图像检测 | 第42-47页 |
| 3.7.1 基于Zero梯度的轮廓提取算法 | 第43页 |
| 3.7.2 高斯-拉普拉斯变换 | 第43-44页 |
| 3.7.3 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 3.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 4.1 工作总结 | 第48页 |
| 4.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
