| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 路面病害提取系统概述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 裂缝检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 2 路面病害概述 | 第16-22页 |
| 2.1 路面病害类型 | 第16-18页 |
| 2.2 路面破损程度计算 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 路面图像初始化分类 | 第22-36页 |
| 3.1 路面图像初始化分类原理 | 第22-23页 |
| 3.1.1 路面图像初始化分类概述 | 第22页 |
| 3.1.2 路面图像初始化分类流程 | 第22-23页 |
| 3.2 路面图像去噪 | 第23-25页 |
| 3.2.1 图像噪声 | 第23页 |
| 3.2.2 路面图像滤波 | 第23-25页 |
| 3.3 图像增强处理 | 第25-29页 |
| 3.3.1 自适应维纳滤波 | 第25-26页 |
| 3.3.2 Wallis变换局部对比度增强 | 第26-29页 |
| 3.4 沥青路面图像特征提取 | 第29-33页 |
| 3.4.1 P-tile图像二值化 | 第29-30页 |
| 3.4.2 提取裂缝病害类型特征 | 第30-32页 |
| 3.4.3 分类方法 | 第32-33页 |
| 3.5 基于人工神经网络路面图像分类 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于图像局部均值标准差算法路面裂缝病害提取 | 第36-50页 |
| 4.1 路面裂缝病害特征分析 | 第36-38页 |
| 4.2 路面病害图像预处理 | 第38-46页 |
| 4.2.1 灰度图像形态学预处理原理 | 第38-45页 |
| 4.2.2 基于mask滤波的图像匀光操作 | 第45-46页 |
| 4.3 路面裂缝检测 | 第46-49页 |
| 4.3.1 路面裂缝病害图像分块处理 | 第47页 |
| 4.3.2 基于图像局部均值标准差算法路面裂缝病害提取 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 路面裂缝病害受损程度评估 | 第50-52页 |
| 5.1 路面裂缝几何特征统计 | 第50-51页 |
| 5.1.1 路面裂缝病害面积计算 | 第50-51页 |
| 5.2 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |