| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外裂缝检测的研究现状 | 第11-14页 |
| ·传统的裂缝检测技术 | 第11-12页 |
| ·基于数字图像处理技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第14-17页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 数学形态学图像理论基础 | 第17-33页 |
| ·二值数学形态学 | 第17-23页 |
| ·腐蚀和膨胀运算 | 第18-19页 |
| ·开启和闭合运算 | 第19-22页 |
| ·运算的基本性质 | 第22页 |
| ·二值形态学实用算法 | 第22-23页 |
| ·灰度数学形态学 | 第23-27页 |
| ·灰度形态学的基本运算 | 第23-24页 |
| ·灰度形态学组合运算 | 第24-27页 |
| ·形态学重建 | 第27-32页 |
| ·二值图像的重建 | 第27-28页 |
| ·灰度图像的重建 | 第28-29页 |
| ·灰度重建的计算 | 第29页 |
| ·灰度重建的应用 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 桥梁裂缝图像的数学形态学滤波器设计 | 第33-52页 |
| ·灰度化 | 第33-34页 |
| ·常见的滤波方法 | 第34-41页 |
| ·均值滤波 | 第36-38页 |
| ·中值滤波 | 第38页 |
| ·形态学滤波器滤波 | 第38-41页 |
| ·滤波算法的改进与分析 | 第41-46页 |
| ·自适应中值滤波算法 | 第41-42页 |
| ·基于多角度多结构元素形态学滤波器的算法 | 第42-46页 |
| ·图像预处理质量的评定标准 | 第46-51页 |
| ·主观评价 | 第48-49页 |
| ·客观评价 | 第49-50页 |
| ·其他评价法 | 第50页 |
| ·实验数据对比与分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 桥梁裂缝图像的标记分水岭分割算法 | 第52-62页 |
| ·Vincent 经典分水岭分割算法 | 第52-57页 |
| ·Vincent 算法的基本思想 | 第52-54页 |
| ·分水岭分割算法流程 | 第54-55页 |
| ·分水岭分割方法与其他分割算法分割比较 | 第55-57页 |
| ·基于标记的桥梁图像分水岭分割算法 | 第57-61页 |
| ·标记分水岭算法的排序过程 | 第58页 |
| ·标记分水岭算法的淹没过程 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 桥梁裂缝图像的自适应多尺度分水岭分割算法 | 第62-79页 |
| ·桥梁裂缝图像滤波预处理 | 第62-63页 |
| ·基于自适应标记提取的桥梁裂缝分水岭分割算法 | 第63-69页 |
| ·算法介绍 | 第63页 |
| ·算法实现 | 第63-67页 |
| ·仿真实验与分析 | 第67-69页 |
| ·自适应标记提取的桥梁图像分水岭分割算法的进一步改进 | 第69-78页 |
| ·多尺度梯度图像 | 第69-70页 |
| ·自适应标记提取 | 第70-71页 |
| ·分水岭分割 | 第71页 |
| ·后期合并阶段 | 第71-72页 |
| ·算法实验流程 | 第72-73页 |
| ·实验结果分析 | 第73-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·总结 | 第79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第86页 |