基于图像处理的路面裂缝检测系统设计与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| ·课题背景及研究目的 | 第14页 |
| ·路面检测技术概况 | 第14-16页 |
| ·路面破损检测系统国内外研究现状 | 第16-21页 |
| ·国外研究现状 | 第16-19页 |
| ·国内研究现状 | 第19-21页 |
| ·道路破损分类与评定标准 | 第21-26页 |
| ·路面破损分类 | 第21-22页 |
| ·路面破损状况指数 | 第22-23页 |
| ·路面裂缝类破损 | 第23-24页 |
| ·沥青路面裂缝评定标准 | 第24-26页 |
| ·路面裂缝检测存在的问题 | 第26-27页 |
| ·本文主要研究工作 | 第27页 |
| ·本文的内容安排 | 第27-30页 |
| 第2章 路面裂缝检测硬件系统设计 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·路面裂缝检测系统组成 | 第30-32页 |
| ·系统工作原理 | 第32-33页 |
| ·系统主要功能模块 | 第33-41页 |
| ·GPS定位模块 | 第33-34页 |
| ·图像采集模块 | 第34-38页 |
| ·图像处理模块 | 第38-40页 |
| ·其它功能模块 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 路面裂缝图像处理方法 | 第42-66页 |
| ·数字图像处理基础理论 | 第42-43页 |
| ·数字图像处理的主要内容 | 第43页 |
| ·数字图像处理的目的 | 第43-44页 |
| ·裂缝图像处理过程 | 第44-45页 |
| ·路面裂缝图像预处理 | 第45-56页 |
| ·图像噪声模型 | 第46-49页 |
| ·裂缝图像的增强处理 | 第49-56页 |
| ·裂缝边缘检测及图像分割 | 第56-62页 |
| ·裂缝图像边缘检测 | 第56-60页 |
| ·图像分割 | 第60-62页 |
| ·图像腐蚀与膨胀运算 | 第62-65页 |
| ·图像腐蚀 | 第62-64页 |
| ·图像膨胀 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 路面检测裂缝识别算法研究 | 第66-78页 |
| ·模式识别理论基础 | 第66-68页 |
| ·人工神经网络概述 | 第68-70页 |
| ·神经元结构模型 | 第68-69页 |
| ·神经网络结构 | 第69-70页 |
| ·BP神经网络理论 | 第70-71页 |
| ·裂缝图像的特征提取 | 第71-73页 |
| ·投影特征 | 第71-72页 |
| ·裂纹像素数 | 第72-73页 |
| ·BP神经网络分类器设计 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第5章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·全文总结 | 第78-79页 |
| ·研究与展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第86页 |
