| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 路面裂缝检测技术的国内外研究进展 | 第12-16页 |
| 1.2.1 路面裂缝的分割提取 | 第12-15页 |
| 1.2.2 路面裂缝图像分类 | 第15-16页 |
| 1.3 目前存在的主要问题 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 路面裂缝图像特征分析与处理流程 | 第19-27页 |
| 2.1 路面裂缝类型及成因 | 第19-21页 |
| 2.1.1 沥青路面破损类型 | 第19页 |
| 2.1.2 裂缝类破损的特点及成因 | 第19-21页 |
| 2.2 路面裂缝图像特征分析 | 第21-25页 |
| 2.3 路面裂缝图像处理流程 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于深度学习的路面裂缝区域初定位 | 第27-47页 |
| 3.1 基于改进的亮度高程模型的匀光算法 | 第27-33页 |
| 3.1.1 具有纹理均衡能力的亮度补偿方法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 基于亮度高程模型的匀光算法及改进 | 第28-31页 |
| 3.1.3 算法效果对比分析 | 第31-33页 |
| 3.2 深度学习框架Caffe | 第33-37页 |
| 3.2.1 Caffe的特点及优势 | 第33-35页 |
| 3.2.2 Caffe的数据结构 | 第35页 |
| 3.2.3 Caffe的数据类型 | 第35-36页 |
| 3.2.4 Caffe的组织模式 | 第36-37页 |
| 3.3 基于Caffe的路面裂缝图像初定位 | 第37-45页 |
| 3.3.1 环境搭建 | 第37-38页 |
| 3.3.2 数据集及数据处理 | 第38页 |
| 3.3.3 网络模型设计 | 第38-40页 |
| 3.3.4 网络训练及测试 | 第40-43页 |
| 3.3.5 裂缝初定位实验及分析 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于多尺度脊边缘的线状裂缝检测 | 第47-65页 |
| 4.1 路面裂缝的脊边缘特征 | 第47-49页 |
| 4.2 脊边缘检测原理 | 第49-51页 |
| 4.3 多尺度融合的脊边缘检测算法 | 第51-56页 |
| 4.3.1 检测尺度的融合 | 第51-53页 |
| 4.3.2 检测方向的融合 | 第53-55页 |
| 4.3.3 算法实现步骤 | 第55-56页 |
| 4.4 后续处理 | 第56-59页 |
| 4.4.1 数学形态学处理 | 第56-57页 |
| 4.4.2 基于线状特征的连通域处理 | 第57-59页 |
| 4.5 算法效果对比分析 | 第59-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 基于Hessian矩阵的网状裂缝检测 | 第65-83页 |
| 5.1 Hessian算法原理 | 第65-69页 |
| 5.1.1 Hessian矩阵及其特征值 | 第65-66页 |
| 5.1.2 Hessian矩阵特征值检测线状目标的原理 | 第66-68页 |
| 5.1.3 多尺度融合 | 第68-69页 |
| 5.2 基于多尺度Hessian矩阵的线状滤波器 | 第69-77页 |
| 5.2.1 线状滤波器构造 | 第69-70页 |
| 5.2.2 滤波效果测试 | 第70-77页 |
| 5.3 基于Hessian矩阵的多尺度网状裂缝检测算法 | 第77-80页 |
| 5.3.1 基于Hessian滤波器的线状增强滤波 | 第77-78页 |
| 5.3.2 后续处理 | 第78-80页 |
| 5.4 算法效果对比分析 | 第80-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 路面破损程度评估 | 第83-95页 |
| 6.1 基于最小生成树的裂缝连接算法 | 第83-87页 |
| 6.1.1 最小生成树 | 第83-84页 |
| 6.1.2 裂缝连接算法 | 第84-87页 |
| 6.2 路面破损程度评估 | 第87-93页 |
| 6.2.1 路面破损程度评价标准 | 第87-88页 |
| 6.2.2 裂缝参数计算方法 | 第88-91页 |
| 6.2.3 路面裂缝图像破损评估 | 第91-93页 |
| 6.3 本章小结 | 第93-95页 |
| 总结与展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102页 |
