| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 路面裂缝图像检测的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 复杂背景下路面裂缝检测挑战性问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究的主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于分数阶积分的复杂背景路面裂缝图像增强 | 第17-29页 |
| 2.1 概述 | 第17页 |
| 2.2 分数阶微积分理论 | 第17-20页 |
| 2.2.1 分数阶微积分的定义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 分数阶微积分的特性 | 第18-20页 |
| 2.3 复杂背景路面裂缝图像增强 | 第20-24页 |
| 2.3.1 复杂背景路面噪声 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于分数阶积分的路面裂缝图像增强 | 第21-24页 |
| 2.4 复杂背景路面裂缝图像增强实验 | 第24-28页 |
| 2.4.1 实验结果 | 第24-26页 |
| 2.4.2 评价标准 | 第26-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于改进Niblack算法及连通域特征的裂缝提取 | 第29-44页 |
| 3.1 概述 | 第29页 |
| 3.2 路面裂缝特征分析 | 第29-31页 |
| 3.3 基于改进Niblack算法的裂缝粗定位 | 第31-37页 |
| 3.3.1 Niblack方法及其经典改进 | 第31-33页 |
| 3.3.2 本文改进的Niblack裂缝提取算法 | 第33-37页 |
| 3.4 依据连通区域特征分析提取裂缝 | 第37-40页 |
| 3.4.1 连通区域分析 | 第37-38页 |
| 3.4.2 基于连通区域特性的裂缝提取 | 第38-40页 |
| 3.5 复杂背景路面裂缝图像分割实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.5.1 基于改进的Niblcak算法的裂缝粗分割 | 第40-41页 |
| 3.5.2 基于连通区域分析的裂缝提取 | 第41-43页 |
| 3.6 小结 | 第43-44页 |
| 第四章 裂缝间隙连接及裂缝的测量与分析 | 第44-55页 |
| 4.1 概述 | 第44页 |
| 4.2 基于最大熵阈值的裂缝连接 | 第44-47页 |
| 4.2.1 最大熵阈值 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基于最大熵阈值的裂缝连接 | 第45-47页 |
| 4.3 裂缝的几何参数分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 裂缝长度分析 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于二阶矩FERRET的裂缝宽度分析 | 第48-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.4.1 裂缝连接实验 | 第51-52页 |
| 4.4.2 裂缝长度和宽度测量分析 | 第52-54页 |
| 4.5 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于Radon变换裂缝分类及检测算法评价 | 第55-70页 |
| 5.1 概述 | 第55页 |
| 5.2 基于Radon变换的路面裂缝图像分类 | 第55-58页 |
| 5.2.1 Radon变换 | 第55-56页 |
| 5.2.2 基于Radon变换的裂缝分类 | 第56-58页 |
| 5.3 裂缝检测算法评价 | 第58-59页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第59-69页 |
| 5.4.1 裂缝分类 | 第59-61页 |
| 5.4.2 裂缝检测算法对比实验 | 第61-65页 |
| 5.4.3 裂缝检测算法评价分析 | 第65-69页 |
| 5.5 小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |