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路面图象病害自动检测算法的研究
| 论文题名： | 路面图象病害自动检测算法的研究 |
| 关键词： | 图象处理;路面病害检测;图象分割;边缘检测 |
| 摘要： | 该文致力于路面图象病害自动检测算法的研究和实现.首先该文分析了路面图象的特点,并对原始路面图象进行了必要的预处理,然后结合病害的定义和形念将病害分为块状和裂缝状两大类.接下来回顾了图象分割的方法以及基于数学形态学的后处理.在图象分割中,重点讨论了效率较高的阈值分割方法.在上述技术的基础上,该文提出了针对块状病害的分级处理模型,此模型灵活,高效并能有效地适应复杂图象情况.通过在大量数据上的实验证明了基于此模型的算法在块状病害检测上的有效性.针对裂缝状病害,该文回顾了各种边缘检测方法,并结合实例对各种方法进行了分析.该文重点研究了Canny算子,并在几个方面对其进行改进,最后在其基础上实现了一种比较有效的裂缝检测算法.在典型裂缝图象上的试验证明了此算法的有效性. |
| 作者： | 巩小波 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 唐振民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
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