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基于图像的沥青路面裂缝的自动识别算法研究

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基于图像的沥青路面裂缝的自动识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  · 研究背景与意义第9-10页
    · 课题背景第9页
    · 研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-12页
    · 国外研究现状第10-11页
    · 国内研究现状第11-12页
  · 论文研究内容与结构第12-15页
    · 论文研究内容第12-13页
    · 论文结构第13-15页
第二章 沥青路面病害及图像预处理第15-31页
  · 沥青路面简介第15-16页
    · 沥青路面发展史第15-16页
    · 沥青路面分类第16页
  · 沥青路面病害第16-18页
    · 主要病害介绍第16-18页
  · 图像处理技术第18-25页
    · 图像的灰度化第18-21页
    · 图像的增强第21-23页
    · 图形拼接第23-25页
  · 图像滤波去噪第25-30页
    · 维纳滤波第25-26页
    · 中值滤波第26-27页
    · 均值滤波第27-29页
    · 高斯(Gauss)滤波第29-30页
    · 加权邻域滤波均值滤波第30页
  · 本章小结第30-31页
第三章 路面病害图像分割第31-47页
  · 灰度形态学第31-37页
    · 形态学的腐蚀与膨胀第32-34页
    · 形态学的开运算和闭运算第34-35页
    · 形态学的应用第35-36页
    · 形态学增强算法第36-37页
  · 病害图像的边缘检测第37-41页
    · 常见的边缘检测算子第38-40页
    · 边缘检测实验结果第40-41页
  · 图像阈值分割方法第41-46页
    · 灰度阈值分割第42-44页
    · 全局阈值分割第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第四章 路面病害图像模式识别理论第47-61页
  · 特征选择的理论第47-48页
  · 特征选择的方法第48-50页
    · 分支定界算法第48-49页
    · 次优搜索算法第49-50页
  · 基于投影的特征提取第50-52页
  · 基于连通域的特征提取第52-55页
    · 连通域标记第53-54页
    · 连通域特征提取第54-55页
  · 决策树分类器的基本理论第55-59页
    · 分类器设计准则第56-57页
    · 算法思想第57-58页
    · 属性选择度量第58-59页
    · 决策树剪枝第59页
  · 本章小结第59-61页
第五章 路面病害图像分类识别实例第61-75页
  · 实验可行性分析第61-62页
  · 实验决策树分类器的设计与训练第62-64页
  · 路面病害分类识别实验第64-74页
    · 图像采集系统第64-66页
    · 程序算法步骤第66-67页
    · 计算机自动分类识别第67-74页
  · 本章小结第74-75页
第六章 结论与展望第75-77页
  · 论文结论第75页
  · 论文展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-80页
附件一 源程序部分代码第80-83页
攻读学位期间取得的研究成果第83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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