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基于Matlab的路面裂缝识别算法研究
| 论文题名： | 基于Matlab的路面裂缝识别算法研究 |
| 关键词： | 路面裂缝;去噪处理;图像增强;边缘连接;特征提取;Matlab软件 |
| 摘要： | 高速公路路面病害养护和管理的重要部分就是路面裂缝的检测。近年来,路面裂缝自动检测技术已得到了广泛应用,而由于路面裂缝图像的复杂性,检测算法直接影响着检测结果的精确度。因此,本文将重点放在路面裂缝病害的检测上,为了提高检测的精度,分别从裂缝图像的去噪、图像的增强、图像的分割以及检测后路面裂缝图像的特征提取方面进行深入研究。 在路面裂缝图像中,由于裂缝信息与背景对比度偏低,难以将裂缝直接检测到。对于图像的预处理,首先对图像进行灰度校正,再对校正之后的图像滤波,本文提出了一种改进的中值滤波方法,对图像进行去噪,之后用基于模糊理论的图像增强原理对图像做进一步增强,有效提高了路面裂缝图像的对比度。 针对路面裂缝图像分割,本文分别用了阈值分割和基于形态学多尺度的思想,对于形状规则的裂缝采用的是阈值分割,对于裂缝形状不规则的图像,本文设计了一种多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,确定了自适应权重,使得算子检测到了各种类型的裂缝边缘,有效地提高了检测的精度。 对于经过分割后的路面裂缝图像中存在噪声和裂缝断裂的问题,本文对于断裂较窄的图像用形态学中的闭运算和开运算去处理,对于断裂较宽的图像,提出了一种基于生长的断裂裂缝块的连接方法。提高了连接的效率和准确率,使整个检测结果清晰完整。最终,从识别结果图中提取裂缝信息。根据得到的识别结果图,设定一系列判定条件,提取出裂缝的连通域,对裂缝的类型进行判断,最后计算出网状裂缝的面积及线性裂缝的长宽信息。 |
| 作者： | 任炳兰 |
| 专业： | 智能交通与信息系统工程 |
| 导师： | 孙朝云 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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