声明
致谢
摘要
1.1 研究背景
1.1.1 混凝土桥梁裂缝的基本介绍
1.1.2 传统桥梁裂缝检测方法及不足
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
1.3.2 国外研究现状
1.3.3 存在的问题
1.4 本课题的研究难点
1.5 研究内容和技术路线
2 桥梁底面裂缝图像视频采集系统设计
2.1 系统结构与工作原理
2.2 系统硬件选择
2.2.1 摄像头的选择
2.2.2 图像采集卡的选择
2.3 图像采集过程及图像特点分析
2.3.1 采集过程
2.3.2 公路桥梁裂缝图像的特征分析
2.4 相机尺寸标定
2.5 本章小结
3 裂缝图像预处理算法设计
3.1 图像灰度化
3.2 裂缝图像增强处理
3.2.1 图像的灰度修正
3.2.2 图像的平滑处理
3.3 本章小结
4 裂缝目标的提取算法设计
4.1 基于小波变换的图像粗分割方法
4.1.1 小波变换概念
4.1.2 小波基的选择
4.1.3 基于小波变换的图像粗分割
4.1.4 阈值分割
4.1.5 边缘检测
4.2 裂缝目标分割提取
4.2.1 二值图像的形态学分析法
4.2.2 面形态学剔除方法
4.3 裂缝目标连接
4.4 本章小结
5 裂缝目标的分类算法设计
5.1 支持向量机
5.2 SVM算法原理
5.2.1 线性可分支持向量机
5.2.2 线性不可分和非线性支持向量机
5.2.3 SVM分类算法步骤
5.3 裂缝目标特征向量计算
5.3.1 目标区域的统计特征
5.3.2 目标区域的几何特征
5.4 裂缝目标图像的特征向量分析
5.5 基于SVM的裂缝目标分类
5.5.1 SVM决策树算法
5.5.2 裂缝目标分类验证
5.6 本章小结
6 裂缝目标最大宽度测量及验证
6.1 骨架化求取裂缝长度
6.1.1 形态学骨架化
6.1.2 图像细化
6.2 裂缝最大宽度计算及验证
6.2.1 图像腐蚀
6.2.2 裂缝最大宽度计算及验证
6.3 本章小结
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
北京交通大学;