基于数字图像处理的路面裂缝识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 路面破损分类 | 第10页 |
| 1.3 路面病害检测系统介绍 | 第10-13页 |
| 1.4 路面裂缝检测算法研究现状 | 第13-17页 |
| 1.4.1 图像预处理技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4.2 图像分割算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4.3 图像特征提取研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 路面裂缝图像的预处理技术 | 第19-35页 |
| 2.1 路面图像的采集 | 第19-20页 |
| 2.2 路面裂缝图像的特点 | 第20-21页 |
| 2.3 路面裂缝图像的灰度化处理 | 第21-25页 |
| 2.3.1 图像灰度转换 | 第21页 |
| 2.3.2 图像道路标线去除 | 第21-22页 |
| 2.3.3 图像阴影去除 | 第22-24页 |
| 2.3.4 图像灰度校正 | 第24-25页 |
| 2.4 路面裂缝图像的降噪处理 | 第25-34页 |
| 2.4.1 均值滤波 | 第25-27页 |
| 2.4.2 中值滤波 | 第27-28页 |
| 2.4.3 维纳滤波 | 第28-29页 |
| 2.4.4 自适应中值滤波 | 第29-30页 |
| 2.4.5 改进的中值滤波 | 第30-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 路面裂缝图像的增强算法 | 第35-45页 |
| 3.1 空域增强方法 | 第35-39页 |
| 3.1.1 直方图均衡化 | 第35-36页 |
| 3.1.2 灰度拉伸 | 第36-39页 |
| 3.2 频域增强方法 | 第39-41页 |
| 3.2.1 低通滤波法 | 第39-40页 |
| 3.2.2 高通滤波法 | 第40-41页 |
| 3.3 联合增强方法 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 路面裂缝图像的分割 | 第45-59页 |
| 4.1 基于阈值的分割方法 | 第45-50页 |
| 4.1.1 OTSU算法 | 第45-47页 |
| 4.1.2 迭代法 | 第47-48页 |
| 4.1.3 区域自适应阈值法 | 第48-50页 |
| 4.2 基于边缘检测的分割方法 | 第50-56页 |
| 4.2.1 Roberts边缘检测 | 第51页 |
| 4.2.2 LoG边缘检测 | 第51-52页 |
| 4.2.3 Sobel边缘检测 | 第52-54页 |
| 4.2.4 Canny边缘检测 | 第54-56页 |
| 4.3 结合边缘检测的阈值分割方法 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 路面裂缝图像的特征提取 | 第59-77页 |
| 5.1 连通域分析 | 第59-62页 |
| 5.1.1 连通域标记 | 第59-60页 |
| 5.1.2 连通域特征描述 | 第60页 |
| 5.1.3 剔除非裂缝区域 | 第60-62页 |
| 5.2 裂缝边缘连接 | 第62-65页 |
| 5.2.1 形态学简介 | 第62页 |
| 5.2.2 形态学的基本运算 | 第62-64页 |
| 5.2.3 结构元素的选取 | 第64页 |
| 5.2.4 断裂区的连接 | 第64-65页 |
| 5.3 路面裂缝的特征提取 | 第65-70页 |
| 5.3.1 裂缝类别判断 | 第65-67页 |
| 5.3.2 线性裂缝长宽计算 | 第67-69页 |
| 5.3.3 网状裂缝面积和块度计算 | 第69-70页 |
| 5.4 实际检测中的应用 | 第70-76页 |
| 5.4.1 检测路段概况 | 第70页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第70-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 主要结论 | 第77页 |
| 6.2 存在问题与研究展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士期间所获成果 | 第85页 |
