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混凝土裂缝和动三轴试验土样变形测量的图像处理技术研究

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混凝土裂缝和动三轴试验土样变形测量的图像处理技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-18页
主要符号表第18-19页
1 引言第19-37页
  1.1 研究目的和意义第19-21页
  1.2 数字图像处理技术研究现状第21-32页
    1.2.1 数字图像处理技术概述第21-23页
    1.2.2 数字图像处理技术特点及应用第23-26页
    1.2.3 数字图像处理技术在混凝土裂缝检测中的研究现状第26-30页
    1.2.4 土工三轴试验土样动力变形测量方法研究现状第30-32页
  1.3 目前研究中存在的问题第32-34页
    1.3.1 混凝土裂缝识别研究中存在的问题第32页
    1.3.2 混凝土区域变形测量存在的问题第32-33页
    1.3.3 动荷载作用下土样变形测量的存在的问题第33-34页
  1.4 本文的主要研究内容和章节安排第34-37页
2 基于数字图像处理的混凝土裂缝识别第37-63页
  2.1 基于混合人工鱼群的图像模糊增强算法第37-45页
    2.1.1 模糊隶属度函数设计第38-39页
    2.1.2 人工鱼群算法第39页
    2.1.3 Powell算法第39-40页
    2.1.4 人工鱼群优化算法的改进第40-42页
    2.1.5 裂缝图像增强算法第42页
    2.1.6 实验结果与分析第42-45页
  2.2 不均匀灰度图像背景的增强算法第45-51页
    2.2.1 像素的分类第46-48页
    2.2.2 不同的模糊隶属度函数设计第48-49页
    2.2.3 基于像素分类的图像灰度均匀增强算法第49-50页
    2.2.4 实验结果与分析第50-51页
    2.2.5 上述两种算法的比较第51页
  2.3 基于灰度和分形理论的裂缝识别算法第51-58页
    2.3.1 分形理论第51-52页
    2.3.2 裂缝分形特征的研究第52-54页
    2.3.3 分形维数的计算方法第54页
    2.3.4 混凝土裂缝的统计特征第54-55页
    2.3.5 基于统计特征的裂缝边缘检测算法第55-56页
    2.3.6 实验结果与分析第56-58页
  2.4 基于形状特征的二维最大熵裂缝图像分割第58-62页
    2.4.1 图像的形状特征第58-59页
    2.4.2 二维最大熵理论第59-60页
    2.4.3 基于形状特征的二维最大熵图像分割第60页
    2.4.4 实验结果与分析第60-62页
  2.5 本章小结第62-63页
3 裂缝图像拼接与形态分类第63-98页
  3.1 裂缝图像的拼接第63-76页
    3.1.1 Sift特征点提取第64-65页
    3.1.2 一种特征点快速匹配算法第65-68页
    3.1.3 具体的算法实现第68-70页
    3.1.4 实验结果与分析第70-74页
    3.1.5 仿射变换参数的计算第74-75页
    3.1.6 图像融合结果第75-76页
  3.2 裂缝形态的分类第76-90页
    3.2.1 分类预处理第77-79页
    3.2.2 形态特征提取第79-83页
    3.2.3 极限学习机原理第83-85页
    3.2.4 基于量子粒子群优化的ELM裂缝形态分类模型第85-87页
    3.2.5 实验结果和分析第87-90页
  3.3 基于数值图像的混凝土结构的模型构建以及有限元网格自动生成第90-95页
    3.3.1 不连续边缘的连接第90-93页
    3.3.2 裂缝边缘多边形拟合第93-94页
    3.3.3 有限元网络自动生成第94页
    3.3.4 实验结果与分析第94-95页
  3.4 应用举例第95-97页
  3.5 本章小结第97-98页
4 混凝土裂缝区域变形场的测量第98-123页
  4.1 数字图像相关法第98页
  4.2 相关搜索算法原理第98-100页
  4.3 基于粒子群优化的数字图像相关法第100-104页
    4.3.1 基本粒子群算法的工作原理第100-101页
    4.3.2 基于改进粒子群的相关搜索算法第101-102页
    4.3.3 实验结果与分析第102-104页
  4.4 基于人工蜂群优化的数字图像相关法第104-111页
    4.4.1 基本人工蜂群算法的工作原理第105-106页
    4.4.2 基于改进人工蜂群的相关搜索算法第106-107页
    4.4.3 实验结果与分析第107-109页
    4.4.4 两种改进算法的比较第109-111页
  4.5 基于RBF神经网络的位移场插值第111-122页
    4.5.1 神经网络插值问题第111页
    4.5.2 RBF神经网络第111-113页
    4.5.3 RBF神经网络插值模型第113-114页
    4.5.4 RBF神经网络参数的优化第114-117页
    4.5.5 实验结果与分析第117-122页
  4.6 本章小结第122-123页
5 动三轴试验土样变形场的测量第123-150页
  5.1 图像土工动三轴试验原理第123页
  5.2 土工动三轴试验系统组成第123-129页
    5.2.1 动三轴试验机结构第123-124页
    5.2.2 数字图像测量系统第124-129页
  5.3 图像测量系统的实现第129-140页
    5.3.1 亚像素角点检测基本原理第129-130页
    5.3.2 试验机与图像测量系统的同步实现第130-131页
    5.3.3 位移计算的实现第131-133页
    5.3.4 试样全表面变形测量的实现第133-137页
    5.3.5 测量系统的精度第137-140页
  5.4 图像测量系统操作第140-141页
  5.5 动三轴图像测量系统的应用第141-148页
    5.5.1 试验材料第141-142页
    5.5.2 动三轴模量与阻尼试验第142-146页
    5.5.3 动力变形破坏试验第146-148页
  5.6 本章小结第148-150页
6 总结与展望第150-153页
  6.1 总结第150-151页
  6.2 创新点第151页
  6.3 展望第151-153页
参考文献第153-162页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第162-164页
致谢第164-165页
作者简介第165页

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