基于图像处理的混凝土桥梁裂缝识别技术研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 桥梁裂缝检测的发展现状 | 第15-18页 |
| 1.3 存在的问题 | 第18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 混凝土桥梁裂缝图像预处理方法研究 | 第21-37页 |
| 2.1 图像灰度化 | 第21-22页 |
| 2.2 图像滤波 | 第22-27页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第22-23页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第23-24页 |
| 2.2.3 阈值滤波 | 第24-25页 |
| 2.2.4 去噪结果的客观评价 | 第25-27页 |
| 2.3 图像增强 | 第27-35页 |
| 2.3.1 灰度变换 | 第27-29页 |
| 2.3.2 直方图均衡化 | 第29-30页 |
| 2.3.3 高通滤波 | 第30-32页 |
| 2.3.4 同态滤波 | 第32-33页 |
| 2.3.5 基于小波变换的图像增强 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 混凝土桥梁裂缝目标提取方法研究 | 第37-57页 |
| 3.1 基于边缘的分割方法 | 第37-43页 |
| 3.1.1 基于空间域的边缘检测算法 | 第38-41页 |
| 3.1.2 基于数学形态学的边缘检测算法 | 第41页 |
| 3.1.3 边缘检测算子实验结果及分析 | 第41-43页 |
| 3.2 基于阈值的分割方法 | 第43-45页 |
| 3.2.1 最大类间方差法 | 第43-44页 |
| 3.2.2 区域生长法 | 第44-45页 |
| 3.3 本文裂缝目标提取方法 | 第45-54页 |
| 3.3.1 基于灰度估计的自适应阈值分割方法 | 第45-49页 |
| 3.3.2 灰度相异性滤波 | 第49-51页 |
| 3.3.3 裂缝图像多级滤波过程 | 第51-54页 |
| 3.4 混凝土裂缝提取结果对比分析 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于SVDD的裂缝识别算法设计 | 第57-65页 |
| 4.1 支持向量数据描述基本理论 | 第57-60页 |
| 4.1.1 核函数的选择 | 第59页 |
| 4.1.2 惩罚参数的选择 | 第59-60页 |
| 4.2 图像特征选取 | 第60-62页 |
| 4.2.1 连通域的圆形度 | 第60页 |
| 4.2.2 连通域面积占比 | 第60-61页 |
| 4.2.3 连通域的偏心率 | 第61页 |
| 4.2.4 连通域的填充度 | 第61-62页 |
| 4.2.5 连通域的灰度差比 | 第62页 |
| 4.3 特征归一化 | 第62-63页 |
| 4.4 样本选取与建模 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 裂缝检测系统设计及方法验证 | 第65-77页 |
| 5.1 裂缝检测系统设计 | 第65-70页 |
| 5.1.1 裂缝检测系统硬件平台的搭建 | 第65-68页 |
| 5.1.2 裂缝检测系统软件平台的搭建 | 第68页 |
| 5.1.3 裂缝检测系统应用程序设计 | 第68-70页 |
| 5.2 系统工作条件确定 | 第70-71页 |
| 5.3 方法验证与实验结果分析 | 第71-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 工作总结 | 第77页 |
| 6.2 未来展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 作者及导师简介 | 第87-89页 |
| 附件 | 第89-90页 |
