基于数字图像处理的路面损害检测和评价方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·路面损害的类别 | 第7-8页 |
| ·目前研究状况 | 第8-11页 |
| 第二章 路面损害图像采集技术 | 第11-14页 |
| ·路面图像数据采集方法 | 第11页 |
| ·几种典型的路面损害自动采集系统 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-14页 |
| 第三章 图像处理基础 | 第14-37页 |
| ·图像降噪和增强算法 | 第14-20页 |
| ·图像降噪 | 第14-16页 |
| ·图像增强 | 第16-20页 |
| ·边缘检测 | 第20-23页 |
| ·边缘检测基础 | 第20-22页 |
| ·Sobel边缘检测 | 第22-23页 |
| ·图像分割 | 第23-33页 |
| ·基于阈值处理的图像分割 | 第24-28页 |
| ·基于边缘的图像分割 | 第28-30页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第30-33页 |
| ·骨骼化 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于四叉树分裂合并的图像处理方法 | 第37-44页 |
| ·传统的路面损害的图像处理方法 | 第37-38页 |
| ·基于四叉树分裂合并的方法 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于SVM路面损害检测方法 | 第44-56页 |
| ·SVM的基本理论及算法 | 第44-49页 |
| ·背景知识 | 第44-45页 |
| ·SVM理论及算法 | 第45-49页 |
| ·特征提取 | 第49-52页 |
| ·SVM分类器的模型选择 | 第52-53页 |
| ·基于SVM的路面损害检测方法 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
