学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
路面裂缝检测算法研究
作 者: 王龙云
导 师: 龚建荣
学 校: 南京邮电大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 路面裂缝 图像校正 图像增强 裂缝分割 特征提取
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 12次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
随着路面破损检测自动化程度的提高,硬件对软件中算法的实时性等要求也越来越高,如何提高算法的效率和适用性一直都是研究的重点。论文在分析总结了国内外研究成果的基础上,秉着实用性及与硬件系统的匹配性原则,研究使用高效率和高适用性的检测算法对裂缝进行识别。本文的主要研究内容如下:⑴裂缝图像中存在的光照不均现象,是近年来研究人员一直在致力于解决的问题。本文分析了基于双线性插值的裂缝图像校正算法,针对该算法存在的不足,在此基础上提出了一种新的裂缝图像校正算法,经实验证明,使用改进的算法能够获得更好校正效果。⑵经典的滤波算法虽然能够滤除大部分噪声,但同时会带来使裂缝边缘模糊的问题,为了继承中值滤波的优点并弥补其不足,本文提出了改进的中值滤波算法。并且滤波前对裂缝图像的校正处理,也解决了中值滤波对光照不均图像的处理缺陷。⑶在对裂缝图像进行分割的关键步骤中,本文改进了基于直方图估计的阈值分割算法,改进算法不但提高了对裂缝的分割效果,而且还运用裂缝图像的特征简化了算法的计算量,坚守了算法的实时性原则。经过大量的实验证明,本论文应用以上改进算法较好的识别出了裂缝,并完成了对裂缝的特征描述,经与实际状况相比对,检测误差较小。
|
全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-17 1.1 研究背景和意义 9-10 1.2 国内外研究现状及存在的问题 10-12 1.2.1 国内外研究现状 10-11 1.2.2 存在的主要问题 11-12 1.3 沥青路面破损分类 12-15 1.4 本文的主要研究内容 15-17 1.4.1 本文课题来源 15 1.4.2 本文内容安排 15-17 第二章 沥青路面裂缝图像预处理 17-31 2.1 沥青路面裂缝图像的特点分析 17-18 2.2 图像灰度化处理 18-19 2.3 基于双线性插值的裂缝图像灰度校正 19-22 2.4 图像插值技术 22-25 2.4.1 近邻插补 22-23 2.4.2 双线性插值 23 2.4.3 双立方插值 23-24 2.4.4 三种插值算法的分析与比较 24-25 2.5 改进的裂缝图像校正算法 25-30 2.5.1 小波变换与图像重构原理 25-26 2.5.2 改进的图像插值 26-28 2.5.3 改进的图像校正方案 28-30 2.6 本章小结 30-31 第三章 沥青路面裂缝图像增强 31-40 3.1 常用裂缝图像增强算法 31-36 3.1.1 均值滤波 31-33 3.1.2 中值滤波 33-34 3.1.3 维纳滤波 34-36 3.2 改进的中值滤波 36-39 3.3 本章小结 39-40 第四章沥青路面裂缝图像分割 40-54 4.1 阈值处理 41-42 4.2 常用阈值分割方法 42-49 4.2.1 全局阈值处理 42-48 4.2.2 基于局部图像特性的可变阈值处理 48-49 4.3 改进的直方图估计阈值分割算法 49-53 4.4 本章小结 53-54 第五章 沥青路面裂缝的特征提取 54-68 5.1 裂缝断裂恢复和噪声剔除 55-58 5.1.1 图像的腐蚀 55-56 5.1.2 图像的膨胀 56-57 5.1.3 开操作与闭操作 57-58 5.1.4 裂缝断裂恢复和噪声剔除 58 5.2 裂缝类型判断 58-61 5.3 路面裂缝面积计算 61-62 5.4 路面裂缝长度和宽度计算 62-66 5.4.1 裂缝骨架提取 62-66 5.4.2 裂缝长度和宽度计算 66 5.6 裂缝特征提取实验数据 66-68 总结与展望 68-71 本文总结 68-69 展望 69-71 致谢 71-72 参考文献 72-74
|
相似论文
- 基于SVM的高速公路路面浅层病害的自动检测算法研究,U418.6
- 空间目标ISAR成像仿真及基于ISAR像的目标识别,TN957.52
- 胆囊炎和肾病综合症脉象信号的特征提取与分类研究,TP391.41
- Q学习在基于内容图像检索技术中的应用,TP391.41
- 直推式支持向量机研究及其在图像检索中的应用,TP391.41
- 中医舌诊中舌形与齿痕的特征提取及分类研究,TP391.41
- 空间交会接近视觉测量方法研究,TP391.41
- 图像实时采集、存储与处理方法研究,TP391.41
- 唇读中的特征提取、选择与融合,TP391.41
- 多币种纸币处理技术的研究与实现,TP391.41
- 基于类Harr特征和最小包含球的纸币识别方法的研究,TP391.41
- 基于图像的路面破损识别,TP391.41
- 移动机器人视觉检测和跟踪研究,TP242.62
- 高光谱与高空间分辨率遥感图像融合算法研究,TP751
- 数字图像处理在集装箱检测中的应用研究,TP274.4
- 基于随机森林的植物抗性基因识别方法研究,Q943
- 基于图像处理技术的烟叶病害自动识别研究,S435.72
- 基于视觉的番木瓜外观品质检测技术研究,S667.9
- 基于数字图像处理的血管管径自动测量技术,R310
- 羊绒与羊毛纤维鉴别系统的研究,TS101.921
- 红外图像目标识别及跟踪技术研究,TP391.41
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
© 2012 www.xueweilunwen.com
|