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基于数字图像处理的桥梁裂缝提取、特征匹配及工程应用

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基于数字图像处理的桥梁裂缝提取、特征匹配及工程应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 概述第10-11页
    1.2 混凝土桥梁裂缝概念及成因第11-13页
        1.2.1 裂缝概念第11-12页
        1.2.2 裂缝成因第12-13页
        1.2.3 混凝土桥梁裂缝图像的特点第13页
    1.3 规范中对桥梁允许裂缝宽度的要求第13-14页
    1.4 国内外混凝土桥梁底面裂缝检测研究现状第14-16页
    1.5 本文主要研究内容第16-17页
    1.6 本论文内容安排第17-20页
第二章 基于多尺度融合的裂缝图像预处理第20-30页
    2.1 引言第20页
    2.2 数字图像处理概要第20-21页
        2.2.1 数字图像处理的发展概况第20-21页
        2.2.2 图像处理的目的第21页
        2.2.3 裂缝图像预处理算法第21页
    2.3 基于多尺度融合的裂缝图像预处理第21-29页
        2.3.1 多尺度融合裂缝图像第22-26页
        2.3.2 图像灰度化第26-27页
        2.3.3 图像增强第27-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于渗流模型的裂缝信息提取技术第30-46页
    3.1 引言第30页
    3.2 裂缝图像分割提取算法第30-32页
        3.2.1 基于阈值分割与边缘检测的裂缝检测算法第30-31页
        3.2.2 基于数学形态学的裂缝图像检测算法第31-32页
        3.2.3 其他裂缝图像检测算法第32页
    3.3 裂缝图像检测的渗流算法第32-37页
        3.3.1 历史渊源第32-33页
        3.3.2 渗流模型在图像识别领域的应用及其效果第33-34页
        3.3.3 渗流处理流程第34-37页
    3.4 裂缝图像渗流算法的改进第37-44页
        3.4.1 提取暗点第38-42页
        3.4.2 渗流去噪处理第42-44页
        3.4.3 二次渗流处理第44页
    3.5 本章小结第44-46页
第四章 裂缝特征匹配与工程实例第46-66页
    4.1 引言第46页
    4.2 Hu不变矩第46-49页
    4.3 实验基础第49-51页
        4.3.1 采集设备第49页
        4.3.2 实验平台第49页
        4.3.3 实验场地第49-50页
        4.3.4 实验步骤第50-51页
        4.3.5 实验流程第51页
    4.4 背景资料第51-53页
        4.4.1 开平市背景资料第51页
        4.4.2 开平大桥桥梁概况第51-52页
        4.4.3 病害部位第52-53页
    4.5 实验过程第53-64页
        4.5.1 裂缝信息提取第53-62页
        4.5.2 裂缝特征匹配第62-64页
    4.6 本章小结第64-66页
第五章 总结与展望第66-70页
    5.1 本文总结第66-68页
    5.2 展望第68-70页
参考文献第70-72页
致谢第72页

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