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1.4.1 图像识别技术研究现状 2
1.4.2 现有的图像识别方法及其新的进展 3
1.4.3 数字图像处理技术的发展 4
1.5 数字图像处理与分析及其MATLAB的简要介绍 4
1.5.1 数字图像处理与分析 4
1.5.2 MATLAB的简要介绍 5
1.5.3 MATLAB的系统结构 6
1.6 摄像头工作原理 7
1.6.1 摄像头简介 7
1.6.2 工作原理 7
1.6.3 摄像头的组成 7
1.6.4 摄像头的一些技术指标 8
1.7 本文主要工作 9
2 图像采集与图像裂纹提取方法 10
2.1 图像采集装置 10
2.1.1 摄像头 10
2.1.2 照明设备 11
2.1.3 图像采集卡 12
2.1.4 图像处理方案 13
2.2 图像裂纹特征提取基本方法 14
2.2.1 颜色直方图 14
2.2.2 灰度直方图 14
2.2.3 局部二值模式 14
2.2.4 尺度不变特征转换 15
2.2.5 梯度方向直方图 15
3 图像预处理 17
3.1 图像降噪 17
3.1.1 高斯滤波 17
3.1.2 小波降躁方法 17
3.2 图像增强 21
3.2.1 线性点运算 21
3.3 总体系统的工作过程 22
4 裂纹图像处理的原理、步骤 24
4.1 模块分解 24
4.2 分类方法初步描述 24
4.3 应用软件对图像上的裂纹进行分析、分类 24
4.3.1 图像分割 24
4.3.2 图像灰度化 25
4.3.3 图像二值化 25
5 裂纹检测 27
5.1 边缘检测 27
5.1.1 边缘检测的原理、作用 27
5.1.2 边缘属性 27
5.1.3 简单边缘模型 27
5.1.4 检测边缘的重要性 27
5.1.5 边缘检测的方法 28
5.1.6 计算一阶导数 28
5.1.7 计算二阶导数 28
5.1.8 边缘检测的阈值确定 29
5.2 边缘检测的算子 29
5.2.1 主要算子 33
5.2.2 Canny 算子 34
5.2.3 使用Canny 算法的步骤 34
5.3 灰度值分析 35
5.3.1 灰度直方图 35
5.3.2 行方向投影的灰度总值曲线 35
5.3.3 裂纹图像的灰度分析 36
5.4 图像二值化 38
6 仿真调试、分析结果 39
6.1 用soble算子、prewitt仿真调试 39
6.2 用边缘检测方法、canny算子仿真调试 39
6.2.1 图像‘liewen1’的相关调试程序 39
6.2.2 图像‘liewen11’的相关调试程序 41
6.2.3 图像‘liewen2’的相关调试程序 43
6.2.4 图像‘liewen3’的相关调试程序 44
6.3 二值化方法检测图像裂纹的试验仿真程序 45
6.4 裂纹检测结果分析 50