2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、本文主要研究?jī)?nèi)容是基于視頻掃描的橋梁裂縫監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱 BCMSBVFS)中的圖像處理部分，通過該部分獲得橋梁裂縫特征信息，進(jìn)而達(dá)到實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)和預(yù)報(bào)橋梁健康、安全狀態(tài)的目的。圖像處理是整個(gè)BCMSBVFS系統(tǒng)最為重要的組成部分。在眾多的圖像處理技術(shù)中，本文主要對(duì)圖像拼接、圖像除噪和圖像邊緣檢測(cè)三部分內(nèi)容進(jìn)行研究。其中圖像拼接主要是利用各掃描圖像重建整幅圖像，圖像除噪主要是降低圖像噪聲，圖像邊緣檢測(cè)提取圖像重要邊緣，通過這三部分共同作用取得

2、橋梁裂縫的重要特征信息。
　　 在研究了當(dāng)前已有圖像處理方法基礎(chǔ)上，本文使用了一種新的信號(hào)處理方法，即經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)，此方法可以將一維信號(hào)分解成有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)，將一維EMD擴(kuò)展至二維可得行列BEMD方法，即可用在二維圖像拼接、圖像除噪、圖像邊緣檢測(cè)中。本文研究表明，在圖像拼接中先應(yīng)用EMD對(duì)圖像像素處理

3、后，得到IMF中最穩(wěn)定的“剩余分量”，再使用傳統(tǒng)的模板匹配法，可以很好的彌補(bǔ)傳統(tǒng)模板匹配法在圖像有噪聲時(shí)圖像拼接失效問題。在圖像除噪處理中，應(yīng)用行列BEMD處理后采用不同IMF分量組合可以達(dá)到圖像消噪的效果，并與傳統(tǒng)的中值濾波和鄰域平均值濾波做了比較，消噪效果略優(yōu)于鄰域平均值濾波和中值濾波效果。在圖像輪廓提取中，本文提出的方法也取得了一定效果，可以提取到大部分邊緣。
　　 同時(shí)，本文應(yīng)用Java語(yǔ)言和統(tǒng)一建模語(yǔ)言(UML)設(shè)計(jì)與

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