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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--低信噪比路面裂缝增强与提取方法研究
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低信噪比路面裂缝增强与提取方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-29页
 §1.1 引言第15页
 §1.2 研究的目的与意义第15-16页
 §1.3 国内外研究现状第16-26页
     ·线状目标的增强与提取第16-18页
     ·路面裂缝的增强与提取第18-20页
     ·目前存在的问题第20-26页
 §1.4 主要研究内容第26-28页
     ·研究目标第26页
     ·研究内容第26-27页
     ·拟解决的关键问题第27-28页
 §1.5 论文组织结构第28-29页
第二章 基于亮度高程模型的路面阴影消除第29-42页
 §2.1 引言第29页
 §2.2 阴影消除相关研究介绍第29-31页
 §2.3 基于亮度高程模型的阴影消除算法第31-34页
     ·具有纹理均衡能力的亮度补偿方法第31-32页
     ·基于亮度等高区域划分的阴影消除第32-34页
 §2.4 基于GSR的路面阴影消除实验与分析第34-41页
 §2.5 本章小结第41-42页
第三章 基于张量投票的路面裂缝增强第42-57页
 §3.1 引言第42页
 §3.2 张量分析的基础知识第42-45页
     ·张量的定义第43页
     ·张量的性质第43-44页
     ·张量的分解第44页
     ·阶张量的特征向量表示第44-45页
 §3.3 基于张量投票的二值路面影像裂缝增强第45-52页
     ·张量投票算法第45-49页
     ·基于张量投票的二值路面影像裂缝增强第49-51页
     ·嵌入线性显著度的张量投票算法用于二值路面影像裂缝增强第51-52页
 §3.4 实验与分析第52-56页
 §3.5 本章小结第56-57页
第四章 基于最小代价路径搜索的路面裂缝增强第57-83页
 §4.1 引言第57页
 §4.2 针对格状图的最小代价路径搜索第57-66页
     ·F~*算法介绍第57-60页
     ·基于多尺度F~*算法的路面裂缝跟踪第60-66页
 §4.3 基于F~*及种子生长的路面裂缝增强第66-77页
     ·FoS:基于F~*的种子生长算法第66-69页
     ·基于FoS的路面裂缝增强第69-77页
 §4.4 实验和分析第77-82页
     ·FoS算法的效率分析第77-80页
     ·基于FoS的裂缝增强实验第80-82页
 §4.5 本章小结第82-83页
第五章 利用目标点最小生成树的路面裂缝提取第83-114页
 §5.1 引言第83页
 §5.2 目标点最小生成树:T-MST第83-89页
     ·最小生成树算法介绍第83-85页
     ·目标点最小生成树(T-MST)第85-89页
 §5.3 基于T-MST的路面裂缝提取方法第89-96页
     ·FoSA路面裂缝提取第89-93页
     ·CrackTree路面裂缝提取第93-96页
 §5.4 FoSA方法实验与分析第96-105页
     ·主要评价指标第96-97页
     ·实验数据第97页
     ·FoSA与其他方法的比较第97-98页
     ·参数r对FoSA性能的影响第98-105页
 §5.5 CrackTree方法实验与分析第105-113页
     ·实验数据第105页
     ·CrackTree的整体性能第105-109页
     ·各参数对CrackTree性能的影响第109-113页
 §5.6 本章小结第113-114页
第六章 结论与展望第114-117页
 §6.1 论文总结第114-115页
 §6.2 主要创新点第115页
 §6.3 研究展望第115-117页
参考文献第117-128页
发表文章目录第128-129页
致谢第129页

 
 
论文编号BS12570,这篇论文共129
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