基于多尺度分析的沥青路面裂缝自动检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与课题来源 | 第9-10页 |
| ·沥青路面裂缝检测研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究的主要内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第二章 多尺度路面影像分割 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·图像阈值分割 | 第16-21页 |
| ·双峰法 | 第17页 |
| ·迭代法 | 第17-18页 |
| ·大津阈值法 | 第18-21页 |
| ·多尺度影像分割算法 | 第21-24页 |
| ·多尺度影像分块 | 第21-23页 |
| ·局部阈值分割 | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-26页 |
| ·图像分割评价指标 | 第24-25页 |
| ·本章实验结果 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 多尺度数学形态学在裂缝检测中的应用研究 | 第27-48页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·灰度形态学 | 第27-36页 |
| ·灰度腐蚀和膨胀 | 第28-31页 |
| ·灰度开、闭运算 | 第31-32页 |
| ·形态学滤波 | 第32-34页 |
| ·灰度形态学应用 | 第34页 |
| ·基于数学形态学的图像增强 | 第34-36页 |
| ·裂缝图像的边缘检测 | 第36-38页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第36-37页 |
| ·边缘检测在裂缝图像中的应用 | 第37-38页 |
| ·基于多尺度数学形态学的图像增强算法 | 第38-44页 |
| ·结构元素的选取 | 第38-39页 |
| ·单尺度形态学图像增强 | 第39-40页 |
| ·多尺度形态学图像增强算法的实现 | 第40-44页 |
| ·图像去噪 | 第44-46页 |
| ·统计法去噪 | 第44-45页 |
| ·形态学滤波去噪 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 Beamlet变换及应用 | 第48-66页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·Beamlet基本理论 | 第48-55页 |
| ·Beamlet基 | 第49-52页 |
| ·Beamlet变换 | 第52-53页 |
| ·Beamlet金字塔 | 第53-54页 |
| ·Beamlet图 | 第54页 |
| ·Beamlet算法 | 第54-55页 |
| ·无结构算法 | 第55-60页 |
| ·Bresenham算法 | 第55-57页 |
| ·阈值化和可视化 | 第57-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-65页 |
| ·不同尺度下Beamlet变换的检测结果 | 第60-61页 |
| ·Beamlet变换在沥青路面裂缝检测中的应用 | 第61-64页 |
| ·Beamlet变换在其它图像中的应用 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结及展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
