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[碩士]道路信息自動(dòng)檢查中的路面破損識(shí)別方法
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[碩士]道路信息自動(dòng)檢查中的路面破損識(shí)別方法 學(xué)科專(zhuān)業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 授予學(xué)位: 碩士 學(xué)位授予單位:武漢理工大學(xué) 學(xué)位年度:2009 本文的研究目的:1.針對(duì)多功能高等級(jí)公路路況數(shù)據(jù)自動(dòng)采集車(chē)在時(shí)速70km/h下,CCD攝像機(jī)攝取的路面破損圖像,以Pal-King模糊增強(qiáng)算法為研究基礎(chǔ),建立新的模糊增強(qiáng)算法,結(jié)合圖像分塊的增強(qiáng)方式,對(duì)路面破損圖像進(jìn)行快速處理,使增強(qiáng)后的圖像接近反映真實(shí)裂紋分布狀態(tài)的二值圖像,減輕人工識(shí)別的工作負(fù)擔(dān)。2.在研究傳統(tǒng)圖像分割技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出一種快速的路面破損圖像進(jìn)行圖像分割的新二值化算法,二值化后的圖像經(jīng)過(guò)去噪聲處理,能夠反映真實(shí)裂紋信息。3.采用新的特征向量提取方法,通過(guò)聚類(lèi)分析的方式達(dá)到自學(xué)習(xí)的效果,完成路面破損類(lèi)型的自動(dòng)識(shí)別?! ? 本文的主要研究?jī)?nèi)容:1.通過(guò)分析各種路面破損圖像增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用于多功能高等級(jí)公路路況數(shù)據(jù)自動(dòng)采集車(chē)采集的圖像的效果,找到各種算法的不足。由于實(shí)際應(yīng)用中,圖像本身的邊緣、區(qū)域、紋理等具有模糊性,對(duì)圖像處理結(jié)果的描述、解釋帶有模糊性,因此重點(diǎn)研究模糊增強(qiáng)算法中的經(jīng)典Pal-King算法,找出該算法的不足,提出改進(jìn)方案,從而找到一種新的模糊增強(qiáng)算法。2.研究經(jīng)典的路面破損圖像二值化算法,分析二值化效果不佳的原因,找出一個(gè)適用于多功能高等級(jí)公路路況數(shù)據(jù)自動(dòng)采集車(chē)采集的圖像的二值化算法。3.根據(jù)二值化后的圖像,經(jīng)分析、試驗(yàn)得出一種特征值提取的方法,從而根據(jù)特征值實(shí)現(xiàn)破損類(lèi)型的自動(dòng)識(shí)別?! ? 本文的研究成果:1.在Pal-King經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上,提出了一種新的模糊增強(qiáng)算法,結(jié)合圖像分塊增強(qiáng)的方式,對(duì)路面破損圖像進(jìn)行快速處理,增強(qiáng)后的圖像不僅剔除了陰影的干擾而且照度均勻,接近反映真實(shí)裂紋分布狀態(tài)的二值圖像。2.在研究傳統(tǒng)路面破損圖像分割方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)同一區(qū)域內(nèi)像素之間灰度變化平緩、起伏較小、統(tǒng)計(jì)方差小,在區(qū)域邊緣像素之間灰度值的起伏變化大、統(tǒng)計(jì)方差大的路面圖像的這一基本事實(shí),提出了一種以圖像灰度標(biāo)準(zhǔn)差和灰度均值為判別基礎(chǔ)的圖像分割新算法,3.根據(jù)該算法二值化后的圖像,使用新的特征量提取方法,達(dá)到高準(zhǔn)確率的自動(dòng)識(shí)別的目的。
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