基于分形路面破损图像裂纹识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 公路路面破损简介 | 第9-11页 |
| 1.2.1 公路路面破损类型及成因 | 第10页 |
| 1.2.2 路面破损状况评价指标 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外路面破损检测算法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 路面破损图像预处理 | 第12-13页 |
| 1.3.2 路面破损图像裂纹检测 | 第13-14页 |
| 1.3.3 路面裂纹分类和度量 | 第14页 |
| 1.4 路面破损图像裂纹检测的难题 | 第14-16页 |
| 1.4.1 路面图像的复杂背景 | 第14-15页 |
| 1.4.2 数据采集过程的光照不均 | 第15页 |
| 1.4.3 裂纹的复杂性 | 第15-16页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 分形的基本理论 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 分形的几何特性 | 第18-21页 |
| 2.2.1 自相似性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 自仿射性 | 第20页 |
| 2.2.3 分形与欧氏几何图形的区别 | 第20-21页 |
| 2.3 分形的维数 | 第21-24页 |
| 2.3.1 自相似性维数 | 第21页 |
| 2.3.2 Hausdorff 维数 | 第21-23页 |
| 2.3.3 盒维数 | 第23-24页 |
| 2.4 分形布朗运动 | 第24-27页 |
| 2.4.1 一维布朗运动 | 第24-25页 |
| 2.4.2 一维分形布朗运动 | 第25页 |
| 2.4.3 多维分形布朗运动 | 第25-26页 |
| 2.4.4 分形布朗运动参数H的估计 | 第26-27页 |
| 2.5 路面破损图像边缘特征分析 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 路面破损图像预处理 | 第29-47页 |
| 3.1 总述 | 第29-30页 |
| 3.2 图像的灰度处理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 图像的灰度化 | 第30-31页 |
| 3.2.2 图像的灰度变换 | 第31-33页 |
| 3.3 图像去噪 | 第33-35页 |
| 3.3.1 邻域平均法 | 第34页 |
| 3.3.2 中值滤波法 | 第34-35页 |
| 3.4 图像增强 | 第35-41页 |
| 3.4.1 空域变化增强 | 第35-40页 |
| 3.4.2 频域增强 | 第40-41页 |
| 3.5 图像分割 | 第41-43页 |
| 3.5.1 阈值分割 | 第41-42页 |
| 3.5.2 基于区域生长分割法 | 第42-43页 |
| 3.6 图像形态学运算 | 第43-46页 |
| 3.6.1 二值形态学 | 第43-45页 |
| 3.6.2 灰度形态学 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于分形的裂纹边缘识别 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 传统的基于像素灰度的值梯度检测方法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于分形理论的图像自相似性边缘检测 | 第49-54页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 分形自相似性的算法 | 第51-52页 |
| 4.3.3 本节算法的实验结果 | 第52-54页 |
| 4.4 基于DFBR模型的图像边缘检测 | 第54-58页 |
| 4.4.1 布朗随机模型及分形参数 | 第54-55页 |
| 4.4.2 基于DFBR模型算法描述 | 第55-56页 |
| 4.4.3 DFBR模型中求H参数算法 | 第56-57页 |
| 4.4.4 实验结果 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 1 全文总结 | 第60页 |
| 2 存在的问题及展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
