路面裂缝图像检测算法设计开题报告

 2021-08-08 01:08

全文总字数:1029字

1. 研究目的与意义

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题。

为此,对路面裂缝识别研究现状进行综述,其主要环节在于图像增强、图像分割和图像边缘检测这三个方面。

在研究过程中,针对空域、频域增强算法以及基于区域、边界和边缘的图像分割算法进行分析,讨论并总结出路面裂缝图像识别算法所存在的实际问题,探究未来路面裂缝图像识别算法及其实际运用的发展空间

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2. 国内外研究现状分析

现国际多利用摄影或摄像技术开发路面破损信息采集系统,投入使用的有日本Komatsu系统(沿行车方向采集一个车道宽的图像,分辨率2048*2048 )、美国Pces 系 统 (1024 像素/8英 尺)、瑞 典Pavue 系统(图像分辨率约为2000像素/车道)、美国伊利诺伊州的自动路面检测系统(采集一个车道宽的图像,分辨率212*480.美国的Dhdv (沿行车方向连续采集约4m宽的路面图像,分辨率3704*2048 )和中国的Cics路面检测车(沿行车方向连续采集约2.6m宽的路面图像,0分辨3056*2048)。

目前,许多先进的路面检测系统均能采集精度达1mm的路面图像,基于此,运用图像识别等技术提取破损信息已经成为该领域研究热点,特别是裂缝图像自动识别与分类。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容采用灰度变换方法及直方图均衡化对图像进行增强,采用均值中值滤波对图像进行平滑处理。

采用二值形态学算法对图像进行滤波处理,去除图像中孤立噪声点和小面积区域噪声,提取裂缝目标的二值图像,实现裂缝区域分割采用sobel算子roberts算子prewitt算子log算子canny算子对裂缝图像进行边缘检测,。

二、研究计划(1) 第1-3周:明确设计任务,查资料,学习各算法及图像分割技术原理;(2)第4-5周: 确定总体设计方案,收集图片资料,为程序调试准备原始材料;(3)第6-7周:根据资料及自身所学知识,设计具体程序大致框图;(4)第8周: 对程序流程图进行细化、完善;(5)第9-11周:根据流程图进行程序的编写,并且多次调试以达到最优;(6)第12周:对实验结果进行分析;(7)第13周:列出毕业论文的提纲;(8)第14-15周:根据提纲,撰写毕业论文;(9)第16周:毕业答辩。

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4. 研究创新点

平台:MATLAB流程:图像增强、图像分割,裂缝分类

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