基于多尺度特征分析的路面裂缝自动检测算法研究与实现

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基于多尺度特征分析的路面裂缝自动检测算法研究与实现

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基于多尺度特征分析的路面裂缝自动检测算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 研究背景和意义	第11-12页
1.2 路面裂缝检测技术的国内外研究进展	第12-16页
1.2.1 路面裂缝的分割提取	第12-15页
1.2.2 路面裂缝图像分类	第15-16页
1.3 目前存在的主要问题	第16-17页
1.4 论文主要研究内容	第17-19页
第二章路面裂缝图像特征分析与处理流程	第19-27页
2.1 路面裂缝类型及成因	第19-21页
2.1.1 沥青路面破损类型	第19页
2.1.2 裂缝类破损的特点及成因	第19-21页
2.2 路面裂缝图像特征分析	第21-25页
2.3 路面裂缝图像处理流程	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章基于深度学习的路面裂缝区域初定位	第27-47页
3.1 基于改进的亮度高程模型的匀光算法	第27-33页
3.1.1 具有纹理均衡能力的亮度补偿方法	第27-28页
3.1.2 基于亮度高程模型的匀光算法及改进	第28-31页
3.1.3 算法效果对比分析	第31-33页
3.2 深度学习框架Caffe	第33-37页
3.2.1 Caffe的特点及优势	第33-35页
3.2.2 Caffe的数据结构	第35页
3.2.3 Caffe的数据类型	第35-36页
3.2.4 Caffe的组织模式	第36-37页
3.3 基于Caffe的路面裂缝图像初定位	第37-45页
3.3.1 环境搭建	第37-38页
3.3.2 数据集及数据处理	第38页
3.3.3 网络模型设计	第38-40页
3.3.4 网络训练及测试	第40-43页
3.3.5 裂缝初定位实验及分析	第43-45页
3.4 本章小结	第45-47页
第四章基于多尺度脊边缘的线状裂缝检测	第47-65页
4.1 路面裂缝的脊边缘特征	第47-49页
4.2 脊边缘检测原理	第49-51页
4.3 多尺度融合的脊边缘检测算法	第51-56页
4.3.1 检测尺度的融合	第51-53页
4.3.2 检测方向的融合	第53-55页
4.3.3 算法实现步骤	第55-56页
4.4 后续处理	第56-59页
4.4.1 数学形态学处理	第56-57页
4.4.2 基于线状特征的连通域处理	第57-59页
4.5 算法效果对比分析	第59-63页
4.6 本章小结	第63-65页
第五章基于Hessian矩阵的网状裂缝检测	第65-83页
5.1 Hessian算法原理	第65-69页
5.1.1 Hessian矩阵及其特征值	第65-66页
5.1.2 Hessian矩阵特征值检测线状目标的原理	第66-68页
5.1.3 多尺度融合	第68-69页
5.2 基于多尺度Hessian矩阵的线状滤波器	第69-77页
5.2.1 线状滤波器构造	第69-70页
5.2.2 滤波效果测试	第70-77页
5.3 基于Hessian矩阵的多尺度网状裂缝检测算法	第77-80页
5.3.1 基于Hessian滤波器的线状增强滤波	第77-78页
5.3.2 后续处理	第78-80页
5.4 算法效果对比分析	第80-82页
5.5 本章小结	第82-83页
第六章路面破损程度评估	第83-95页
6.1 基于最小生成树的裂缝连接算法	第83-87页
6.1.1 最小生成树	第83-84页
6.1.2 裂缝连接算法	第84-87页
6.2 路面破损程度评估	第87-93页
6.2.1 路面破损程度评价标准	第87-88页
6.2.2 裂缝参数计算方法	第88-91页
6.2.3 路面裂缝图像破损评估	第91-93页
6.3 本章小结	第93-95页
总结与展望	第95-97页
参考文献	第97-101页
攻读学位期间取得的研究成果	第101-102页
致谢	第102页

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