基于感兴趣区域与骨架提取的铁路扣件检测算法研究



基于感兴趣区域与骨架提取的铁路扣件检测算法研究

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基于感兴趣区域与骨架提取的铁路扣件检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 研究背景与意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.3 本文的工作及内容安排	第15-17页
1.3.1 本文的主要研究内容	第15页
1.3.2 论文内容章节安排	第15-17页
第2章相关图像处理算法介绍	第17-33页
2.1 引言	第17页
2.2 图像预处理	第17-22页
2.2.1 均值滤波	第17-18页
2.2.2 中值滤波	第18-20页
2.2.3 开运算与闭运算	第20-22页
2.3 经典的骨架提取算法	第22-25页
2.3.1 拓扑细化算法	第22-23页
2.3.2 基于Voronoi图的离散域算法	第23-24页
2.3.3 基于形态学的骨架提取算法	第24页
2.3.4 基于距离变换的骨架提取算法	第24-25页
2.4 常用的骨架匹配方法	第25-27页
2.4.1 基于ARG的骨架图匹配方法	第25-26页
2.4.2 基于路径相似性的骨架匹配方法	第26-27页
2.5 支持向量机	第27-32页
2.6 本章小结	第32-33页
第3章基于感兴趣区域和折线特征的扣件检测算法	第33-43页
3.1 引言	第33-34页
3.2 八方向欧氏距离变换算法	第34-35页
3.2.1 欧氏距离变换	第34页
3.2.2 八方向欧氏距离变换	第34-35页
3.3 图像预处理	第35-37页
3.3.1 单通道的局部二值模式	第35-36页
3.3.2 提取感兴趣区域	第36-37页
3.4 折线特征的提取与缺陷检测	第37-41页
3.4.1 提取折线特征	第37-39页
3.4.2 缺陷检测方法	第39-40页
3.4.3 本章算法流程	第40-41页
3.5 实验及结果分析	第41-42页
3.5.1 数据集设置	第41页
3.5.2 不同工况条件下的扣件检测	第41页
3.5.3 与其他经典检测算法的对比实验	第41-42页
3.6 本章小结	第42-43页
第4章基于截线法的扣件骨架提取与状态检测算法	第43-57页
4.1 引言	第43-44页
4.2 基于截线法的扣件骨架提取算法	第44-50页
4.2.1 预处理	第44-45页
4.2.2 计算骨架生长点	第45-47页
4.2.3 骨架模型	第47-50页
4.3 扣件图像分类方法	第50-52页
4.3.1 构造骨架特征向量	第50-51页
4.3.2 基于SVM的扣件图像分类与检测	第51-52页
4.4 实验及结果分析	第52-55页
4.4.1 实验数据与配置	第52-53页
4.4.2 设定缺陷扣件端部骨架生长点位置	第53页
4.4.3 多种状况下的扣件图像识别	第53-55页
4.4.4 本章算法与其他经典算法的对比实验	第55页
4.5 本章小结	第55-57页
总结与展望	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-66页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第66页
A.发表论文情况	第66页
B.参加科研项目	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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