文档介绍：承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名: 日期: 摘要机场跑道维护是一项看似简单实际复杂的必要工作,对飞行部门而言,机场跑道路面的平整度与完好率是飞行安全中非常重要的指标,道面上任何一个微小的瑕疵,都会对飞机起飞和滑跑产生影响。如果道面有一点不平整,一点积水可能会让飞机滑飘,稍有不慎就会造成飞行事故。因此,基于图像处理的机场跑道路面裂纹检测研究,对机场跑道路面的维修和养护,具有重要的实用意义。论文在分析国内外路面检测技术的基础上,研究了机场跑道路面裂纹检测与识别的关键技术。在检测与识别的过程中,通过对机场跑道路面图像的预处理、图像分割以及数学形态学描述与分析,判断跑道是否存在裂纹。若存在裂纹,则提取裂纹形状,并计算裂纹的长度、宽度等几何特征。本文主要内容如下:(1)提出了一种改进的加权均值滤波算法,该算法处理结果失真小,在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息,降低了图像处理后的模糊化程度,优于经典的滤波算法,对机场跑道路面图像进行滤波,效果较理想。(2)为了达到有效分离裂纹的目的,通过分析裂纹的特点,提出了一种基于小波变换的边缘检测算法,比较了几种常用的边缘检测算法和图像阈值分割算法,比较其优缺点后选择迭代法进行分割,在分离路面背景与裂纹的同时保留裂纹本来的形状信息。(3)最后,提出一种基于形态学的裂纹几何特征提取算法。在阈值分割的基础上,对图像进行了特征的提取及数学形态学处理。应用闭运算、开运算的方法对二值图像中存在的散点,毛刺等进行处理,然后对图像进行骨架提取、裂纹长宽计算,有效地提取了裂纹的形状信息。经实验仿真表明,论文有效地完成了机场跑道路面裂纹的检测与识别,裂纹检测结果表明无裂纹丢失现象,且识别的结果与实际情况误差小,达到了预期研究目标,为机场跑道日常维护的逐步自动化提供了新的途径。关键词:图像处理;滤波;跑道裂纹;阈值分割;形态学本文研究得到了国际合作项目(BZ2010060)资助和教育部博士点(博导类)专项基金(20093218110024)等项目资助。,,thenextractthecrack’sshape,andcalculatethecrack’slength,:-,thecharacteristicsofcrackswere