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路面病害自动检测系统的改进和相关算法的研究

作　者: 王晨
导　师: 唐振民
学　校: 南京理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 路面病害自动检测直方图分析边缘检测小波变换局部阈值分割连通分量扩展
分类号: TP274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 215次
引　用: 5次
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内容摘要

随着高速公路建设的发展，路面病害检测技术的提高也迫在眉睫。本文的项目背景是南京理工大学“N—1型道路状况智能检测车”项目，目的在于对其中的智能病害识别系统进行改进，增强其可靠性和实用性。通过对图像分析技术的研究，并借鉴现有的病害自动检测算法，本文提出了一套病害检测流程。该流程采用了快速的预检测算法挑出可疑图像，再针对可疑图像进行细节分析。预检测时，通过图像子块的直方图特征进行筛选。在细节分析阶段，采用小波变换来提取图像的高频信息，再利用处理后的高频信息进行反变换，得到裂缝轮廓。然后使用阈值分割和连通分量扩展算法得到完整的裂缝形态信息，最后统计病害。由于预检测阶段过滤了大量正常图像，留待细节分析的图像大大减少；使用了一系列快速算法，避免了原系统中大量的乘除运算。改进后的系统运行效率大大提高，病害检测的准确性也得到增强。为了满足实际需要，文中还提出了一个简单实用的分布式系统方案，它可以让多台计算机共同参与病害检测。文章末尾简要介绍了利用人工神经网络识别病害的技术。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
图表目录  7-9
1 绪论  9-13
  1.1 项目背景  9-10
  1.2 国内外发展线况  10-11
  1.3 研究工作的内容  11-12
  1.4 本文的内容安排  12-13
2 路面病害自动检测系统的总体方案  13-15
3 路面图像预检测  15-28
  3.1 图像缩小  15-16
  3.2 分块  16-17
  3.3 简单识别  17-26
    3.3.1 直方图波峰分析  17-19
    3.3.2 基于直方图波峰特征判定路面裂缝的算法  19-24
    3.3.3 高灰度值裂缝段的预检测  24-26
  3.4 小结  26-28
4 现有的路面裂缝检测方法  28-35
  4.1 裂缝的边缘特性  28-32
  4.2 现有的病害检测算法  32-34
    4.2.1 原智能检测系统的算法  32-33
    4.2.2 几种典型的检测算法  33-34
  4.3 小结  34-35
5 路面图像的小波分析  35-54
  5.1 离散小波变换(DWT)与快速小波变换(FWT)  35-37
  5.2 小波变换在图像处理邻域的应用  37-40
  5.3 二维快速小波变换算法  40-44
  5.4 用小波变换检测图像边缘  44-50
    5.4.1 基于小波变换的图像处理  44-47
    5.4.2 高频信息的处理  47-50
  5.5 分块阈值分割  50-51
  5.6 基于轮廓跟踪的连通区域扩展  51-52
  5.7 小结  52-54
6 病害位置矫正并分类  54-60
  6.1 矫正  54-55
  6.2 裂缝分类与统计指标  55-57
  6.3 基于图像分析结果进行病害的判定与统计  57-59
  6.4 小结  59-60
7 分布式自动检测系统  60-65
  7.1 分布式系统的总体方案  60-61
  7.2 协议  61-64
    7.2.1 控制报文  61-62
    7.2.2 数据报文  62
    7.2.3 服务器运行流程  62-63
    7.2.4 客户机运行流程  63-64
  7.3 小结  64-65
8 总结  65-67
  8.1 新系统的改进  65
  8.2 新系统的不足  65-66
  8.3 自动病害检测的其它手段  66-67
致谢  67-68
参考文献  68-71

路面病害自动检测系统的改进和相关算法的研究

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