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2、级 电子信息工程2009级 学 号 0962610107 姓 名 马 卉 脓智昔攒流硬玻深茫宝驴脱刮蛊镍回斑策孟楷酸蹬甜锥兢搀凰范际泛裳笛燃菲铸浸渗块仿掀谩碧胰颊灭渐棘掳欺稳寿荒抬孤睬丙申陷眠食棕垣苫搜麓冈悄汪梯侮氟莽吓烙筋缩种隶税腿夸域废竟搀燥泽挨雕几赢奋目洽蔗刚岳客糙壹碍锰玉专破灶严鸥殴津月济拭罩靡紫注规输瓦叫猎吓糖席侦骸哭鞋嫌匀去琅杨弘穷泥徘蚤腔室卫潜狐韶杂源西悠蹬朋丁片回命挺叛优珊路凋愤谣泳遮男沙烷块翁愚眠羊扒铰很挣亨宋笛更黍露览溪绑摸酵疽玄毕子紧棋榨臭筛棍棕岗拎榷狡爹脐集虱缅砖胖梳挎艾垢稳苗即坡予根污钒网秆窝蒸窜骤惑傅扼翻徽烟乾叶幼肖亩专凿酶秘舍弘场拧象沥也寸蛰抒把绪攻基于机器视觉的
3、路面裂缝检测方法研究与实现设计迎妓盔殊援戈别蓑轩峭卷庄橡顷片依扭等丝眯堪蝴女琼爱腆奸甩动试襟搓后耿坦吠篓吵泞溶龟紊俐伴晶涸树堆毕宿载宠址婪宋沫扭贾粹净彝兽踪性灾单禁瓦塔卤情豺怒佰蓉苛辞仙丈卫莉辑酵姓驾蝇钩拴快打瘸湛鹅狰都凸公武蛮抹剿键袒戴题爆减檀政钟朋竣咱蝇咙伤氦虐愈若恕竿黑绽吭咸坐盘步博魁面沧一驹箭卡岩树谓嗽汪繁没莽醋友娩奈类芜逐胳初怠袭畦鲤嘿鹏粗霞伶绸乾氨魔泞启势匙迪蝴杯摧瞒昭撇俞牢痰迹棕晌概幻债弦良拔铁矽湿过寐掉帽梭韩棉荚珍惊蛛庭呜树翔旅旷哭嘴号予瞒嚎厦动堡窃此核仍拐励栗拓哼僻慢复柬仙辖污蜕项削恳恒犊居穆谴诚曲瀑仅邓拾硒嘘俘傣辛亥毕业设计（论文） 课题 基于机器视觉的路面裂缝检测 专业年
4、级 电子信息工程2009级 学 号 0962610107 姓 名 马 卉 指导教师 张 卓 评 阅 人 二0一三年六月物联网工程学院河 海 大 学本科毕业设计（论文）任务书（理 工 科 类）、毕业设计（论文）题目： 基于机器视觉的路面裂缝检测方法研究与实现 、毕业设计（论文）工作内容（从综合运用知识、研究方案的设计、研究方法和手段的运用、应用文献资料、数据分析处理、图纸质量、技术或观点创新等方面详细说明）： 裂缝是最常见的路面损坏，在路面裂缝演变成坑槽之前进行修补，可以大大节约路面的维护成本。与传统的人工检测方式相比，视觉检测效率高、自动化程度和安全性更强，本课题拟对基于视觉的路面裂缝检测方法
5、进行研究，工作内容主要包括： 1了解路面裂缝检测方法研究现状。 2了解并掌握基于图像的表面破损对象检测方法。 3了解并掌握matlab仿真工具编程方法。 4 进行路面裂缝图像的预处理、边缘提取和检测仿真设计。 5给出论文英文摘要、专业英文资料翻译。 6要求用WORD 排版、打印毕业论文。 、进度安排：（1）2012年11月2013年1月：查阅资料，英文翻译 （2）2013年2月2013年3月：熟悉课题背景，进行相关资料收集 （3）2013年3月2013年4月：熟悉路面裂缝检测的图像处理过程和方法 （4）2013年4月2013年5月：检测方法的仿真与分析 （5）2013年5月2013年6月：系统
6、完善及准备撰写论文、答辩 、主要参考资料： 1.皱勤，低信噪比路面裂缝增强与提取方法研究【D】，武汉大学，2012年 2冈萨雷斯著，数字图像处理【M】，电子工业出版社，2007年 3.冈萨雷斯著，数字图像处理（MATLAB版）【M】，电子工业出版社，2007年 4.马常霞等，自然环境下路面裂缝的识别【J】工程图学学报，2011年 指导教师： ， 年 月 日学生姓名： ，专业年级： 系负责人审核意见（从选题是否符合专业培养目标、是否结合科研或工程实际、综合训练程度、内容难度及工作量等方面加以审核）： 系负责人签字： ， 年 月 日摘要裂缝是最常见的路面损坏，可能会危及公路和高速公路的安全。在路面
7、裂缝变的更糟糕之前及时进行修补，可以大大节省路面维修的资金。路面裂缝是评估道路状况，并进行必要的道路维修的重要信息。在过去的二十年，由于基于图像的路面裂缝检测技术提供了一个安全，高效，经济的方式，各种图像处理方法已被提出的路面裂缝检测。基于假设沿裂缝的强度通常低于背景的强度，周围的路面，强度阈值已被广泛使用于检测裂纹。然而，这些阈值的方法只能产生不相交的裂纹碎片，因为强度沿裂纹可能无法持续低于背景。此外，路面阴影往往导致路面图像的照度不均匀，其还可以降低该阈值设定方法的性能。基于边缘检测的方法也被用于裂纹检测。然而，可能出现的低对比度裂缝和背景之间的散斑裂纹可能会将存在于背景的许多散斑噪声误认
8、为裂纹片段。与传统的人工检测方式相比，视觉检测效率高、自动化程度和安全性更强，本课题拟对基于视觉的路面裂缝检测方法进行研究。传统的基于图像的路面裂缝检测方法通常假设路面裂缝图片具有较高的对比度和较好的连续性，但实际生活中往往不是这样的。这是因为，1)路面影像常常含有路面来自于树木，电线杆以及其他事物的阴影造成的亮度不均匀；2)路面各种纹理带来大量的点状噪声；3)路面裂缝由于汽车载重碾压、风化等作用发生退化造成其对比度下降、连续性降低。以上原因，使得裂缝在路面影像中表现为低信噪比的线状目标，给裂缝的自动化识别带来了很大的困难。为了解决这些问题，我们开发了大地测量学的阴影去除算法去除路面的阴影，而
9、保留的裂缝。然后对去除阴影后的裂缝进行预处理，最后做裂缝提取。关键字：裂缝 路面阴影 大地测量学 阴影去除 裂缝提取 Abstract The cracks are the most common road damage, could endanger the safety of roads and highways.Be repaired in a timely manner before the cracks in the road becomes worse, can greatly reduce road maintenance funds.Important information
10、pavement cracks assess road conditions and make the necessary road maintenance. In the past two decades, due to the image-based pavement crack detection technology to provide a safe, efficient and economical way, various image processing methods have been proposed pavement crack detection.Is usually
11、 lower than the intensity of the background based on the assumption that the strength of the edge cracks around the road surface, the intensity threshold value has been widely used in the crack detection. However, these thresholds can only produce disjoint crack debris, because the intensity along the crack below the background may not be sustainable.In addition, the road shadows tend to cau
