声明
第1章绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 混凝土结构裂缝图像预处理算法研究现状
1.2.2 混凝土结构裂缝图像分割算法研究现状
1.2.3 混凝土结构裂缝类型的分类算法研究现状
1.2.4 存在的主要问题
1.3 本文主要研究内容、技术路线
1.4 论文的组织结构
第2章混凝土结构裂缝图像预处理
2.1 相机检校
2.2 混凝土结构裂缝图像的特点
2.3 裂缝图像预处理算法
2.3.1 裂缝图像ROI选取
2.3.2 灰度化
2.3.3 图像增强
2.3.4 图像滤波算法的改进与分析
2.3.5 实验结果分析
2.4 本章小结
第3章混凝土结构裂缝图像的识别算法设计
3.1 SPCNN图像分割算法
3.1.1 PCNN 数学模型及其基本原理
3.1.2 基于迭代灰度阈值的SPCNN 算法
3.1.3 SPCNN分割实验
3.2 裂缝片段连接
3.2.1 基于像素灰度相似性的优化连接
3.2.2 基于发展趋势和方向相似性的裂缝连接
3.3 实验结果与分析
3.3.1 分割算法性能比较
3.3.2 连接算法性能验证
3.4 本章小结
第4章裂缝图像分类及参数计算
4.1 裂缝分类
4.1.1 基于裂缝骨架化的粗分类
4.1.2 基于裂缝几何和投影特征的细分类
4.2 特征参数的选取和计算
4.3 实例验证
1 裂缝分类性能验证
2 特征参数计算结果及性能验证
4.4 本章小结
第5章混凝土结构裂缝检测系统设计与实现
5.1 系统整体技术路线
5.2 系统设计
5.3 系统检测处理过程
5.4 本章小结
第6章总结与展望
6.1 总结
6.2 不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文
西南交通大学;