本文選題：路面裂縫 + 分?jǐn)?shù)階微積分　； 參考：《福州大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：路面裂縫作為公路病害的早期形式,是公路養(yǎng)護(hù)管理的重點(diǎn)處理對象,如何高效、準(zhǔn)確、智能地對路面裂縫進(jìn)行檢測已成為全球的研究熱點(diǎn)。計(jì)算機(jī)及數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,加速了裂縫自動化檢測技術(shù)的進(jìn)程,基于數(shù)字圖像處理的路面裂縫自動化檢測技術(shù),將有助于路面的管理與養(yǎng)護(hù),從而有效地促進(jìn)公路交通事業(yè)的健康發(fā)展。針對路面圖像噪聲多、特征復(fù)雜、圖像分割難等問題,本文結(jié)合數(shù)字圖像處理的相關(guān)方法及分?jǐn)?shù)階微積分對信號的作用特性,對路面圖像中裂縫檢測的關(guān)鍵技術(shù)—路面圖像增強(qiáng)、裂縫目標(biāo)提取,展開深入的研究與探索,論文主要研究內(nèi)容及成果可歸納為以下幾點(diǎn)：1、分?jǐn)?shù)階微積分基礎(chǔ)理論研究本文研究了分?jǐn)?shù)階微積分理論的定義推導(dǎo)、基本性質(zhì)、Laplace和Fourier兩種頻域積分變換,重點(diǎn)闡述了分?jǐn)?shù)階微積分對信號的作用特性,為后續(xù)采用分?jǐn)?shù)階微積分對路面圖像進(jìn)行增強(qiáng)和裂縫提取奠定理論基礎(chǔ)。2、圖像增強(qiáng)預(yù)處理針對路面圖像的特點(diǎn),本文研究了路面圖像增強(qiáng)算法,并提出了基于分?jǐn)?shù)階微分最小均值的圖像增強(qiáng)算法。分?jǐn)?shù)階微分可以加強(qiáng)圖像的紋理細(xì)節(jié)并提升圖像邊緣信息,而最小均值算法可以有效地去除路面圖像背景噪聲并拓展裂縫信息,本文的增強(qiáng)算法結(jié)合了二者的優(yōu)勢特點(diǎn),對路面圖像具有較好的針對性。3、裂縫提取作為裂縫檢測技術(shù)的關(guān)鍵,裂縫的提取算法直接決定著裂縫檢測的準(zhǔn)確度和精確度。鑒于在路面圖像中,裂縫相對鄰近背景而言,是一些灰度局部最小值的像素集合。因此,本文在對裂縫進(jìn)行分割提取時(shí),將路面裂縫與地形中的谷底進(jìn)行類比映射,提出了基于分?jǐn)?shù)階積分谷底檢測的裂縫提取算法。該方法不僅具有較好的抗噪性能,而且還綜合了分?jǐn)?shù)階積分提升裂縫弱邊界和谷底檢測準(zhǔn)確定位裂縫信息的優(yōu)勢,對不同特征路面圖像均具有較好的實(shí)驗(yàn)效果。4、裂縫毛刺消除與斷口連接由于傳統(tǒng)毛刺去除和邊界斷口連接方法對裂縫處理效果不佳,為此,本文針對裂縫特點(diǎn),進(jìn)行了算法改進(jìn)。新算法能夠很好地去除裂縫中的毛刺和偽裂縫噪聲,同時(shí)能根據(jù)原圖的裂縫信息準(zhǔn)確地連接裂縫斷口。
[Abstract]:In this paper , based on the basic theory of digital image processing , this paper studies the process of crack detection .

【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U418.6;TP391.41

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