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前言
目录
第1章 绪论
 1.1 研究目的
 1.2 研究背景
  1.2.1 隧道衬砌裂缝的形成
  1.2.2 隧道衬砌裂缝的类型
  1.2.3 隧道衬砌裂缝的分布
 1.3 国内外研究现状
  1.3.1 搭载图像采集装置的隧道衬砌检测车研制
  1.3.2 基于传统图像处理的隧道衬砌病害检测算法研究
 1.4 研究意义
 1.5 研究内容
 1.6 本章小结
第2章 隧道衬砌裂缝的形态特征、成因、影响与防治
 2.1 裂缝的形态分类与图像特征
  2.1.1 隧道衬砌结构部位概述
  2.1.2 基于走向的形态分类
  2.1.3 基于尺度与发育程度的形态参数
  2.1.4 基于空间位置的分布特征
 2.2 裂缝的成因机制与发展过程
  2.2.1 材料自身缺陷与施工遗患
  2.2.2 结构受力与变形超限
  2.2.3 环境侵蚀与运营损伤
  2.2.4 裂缝的发展过程
 2.3 裂缝对隧道结构安全与服役性能的影响
  2.3.1 结构力学性能的衰减
  2.3.2 耐久性屏障功能的丧失
  2.3.3 运营安全与维护成本的冲击
 2.4 裂缝的时空演化规律与预警
  2.4.1 裂缝发展的三阶段模型
  2.4.2 基于形态的临界状态预警指标
 2.5 裂缝的防治策略与修复技术
  2.5.1 裂缝的预防
  2.5.2 裂缝的检测与评估
  2.5.3 裂缝的修复与加固技术
 2.6 本章小结
第3章 机器视觉技术基础
 3.1 机器视觉基本原理
  3.1.1 视觉感知与图像获取
  3.1.2 数字图像的基本概念
  3.1.3 机器视觉的关键技术
  3.1.4 机器视觉技术相关原理
 3.2 隧道衬砌图像采集系统设计
  3.2.1 系统架构——相机、镜头、光源的选择
  3.2.2 系统集成——单相机
  3.2.3 系统优化——多相机
 3.3 本章小结
第4章 基于传统图像处理的大幅面隧道衬砌裂缝检测算法
 4.1 边缘检测理论
  4.1.1 亚像素边缘检测理论
  4.1.2 图像尺度空间理论
  4.1.3 高斯多尺度亚像素边缘检测理论
 4.2 大幅面隧道衬砌图像特征分析
  4.2.1 水平、垂直灰度投影曲线分布分析
  4.2.2 裂缝、干扰的宽度特征分析
 4.3 基于投影曲线分布的动态分区高斯裂缝检测算法
  4.3.1 灰度投影法
  4.3.2 动态分区划分规则
  4.3.3 建立动态分区多尺度高斯模型
  4.3.4 基于扇形模板的断线连接裂缝提取算法
  4.3.5 工程应用实验验证及分析
 4.4 本章小结
第5章 基于传统图像处理的小幅面隧道衬砌裂缝检测算法
 5.1 理论
  5.1.1 渗流理论
  5.1.2 极值理论
 5.2 小幅面隧道衬砌图像特征分析
  5.2.1 裂缝特征分析
  5.2.2 干扰特征分析
  5.2.3 实验对比分析
 5.3 高斯-渗流裂缝线检测算法
  5.3.1 建立高斯-渗流裂缝线检测模型
  5.3.2 高斯-渗流裂缝线检测算法
  5.3.3 断点高斯裂缝线连接算法
  5.3.4 工程应用实验验证及分析
 5.4 基于极值理论的裂缝检测算法
  5.4.1 屋脊特征提取
  5.4.2 屋脊高度直方图的裂缝概率模型构建
  5.4.3 基于数学形态学的裂缝连接
  5.4.4 工程应用实验验证及分析
 5.5 本章小结
第6章 长裂缝完整性连接
 6.1 理论
  6.1.1 数学形态学理论
  6.1.2 图论
  6.1.3 特征点匹配
  6.1.4 拓扑学理论
 6.2 单幅图像的长裂缝连接算法
  6.2.1 裂缝线条形态特征分析
  6.2.2 图论的形态学原理
  6.2.3 基于图论的裂缝骨架主干连接算法
  6.2.4 工程应用实验验证及分析
 6.3 基于特征点匹配的多幅图像拼接算法
  6.3.1 一种拟合光照曲线分布的图像预处理算法
  6.3.2 基于SURF特征的改进隧道衬砌图像拼接算法
  6.3.3 工程应用实验验证及分析
 6.4 基于拓扑学的多幅图像的长裂缝连接算法
  6.4.1 裂缝重叠和间隙现象分析
  6.4.2 基于RCC的长裂缝连接性特征点识别算法
  6.4.3 基于余弦相似性度量的裂缝配准算法
  6.4.4 工程应用实验验证及分析
 6.5 本章小结
第7章 结论与展望
 7.1 研究结论
  7.1.1 主要研究成果
  7.1.2 主要学术贡献
 7.2 未来研究方向
参考文献
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