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基于SVM和改进区域生长法的桥梁裂缝分割算法
| 题名： | 基于SVM和改进区域生长法的桥梁裂缝分割算法 |
| 作者： | 何昊;贺福强;谢丹;纪家平 |
| 作者单位： | 贵州大学机械工程学院 |
| 关键词： | 桥梁工程;裂缝分割;支持向量机;桥梁裂缝;改进区域生长 |
| 摘要： | 为了解决复杂背景下裂缝分割算法泛化能力差，图像分割精度不够高，裂缝边缘分割不够精确，裂纹分割结果连续性较差的问题，提出了一种基于改进区域生长法桥梁裂缝分割算法。首先对裂纹图像全局灰度化处理，对灰度化后裂纹图像进行双重滤波，利用最大类间方差法（Otsu）对经滤波优化的裂缝图像进行粗分割。接着，通过分割得到了裂缝连通域，对其采用最小外接矩形长宽比、面积、圆形度、标准差特征进行了支持向量机训练，利用训练结果对连通域进行分类，此步骤可以较好地减少误判。然后，提出了一种自动选择高质量起始种子点集的方法，并对种子点集中的点进行验证，以种子点集中的点作为起始点开始区域生长，很好地避免了人工选择种子点效率低下、种子点质量不稳定的问题。最后，将经过区域生长后的裂缝图像进行形态学开运算处理去除毛刺，再进行形态学闭运算去除空洞、过滤掉孤立区域，根据裂缝连通域间方向一致性和相对位置信息对裂缝进行连接。以背景包括渗水、混凝土砂浆黏结等干扰的裂缝图像作为试验图像进行试验。结果表明：本研究算法分割表现良好，算法波动较小，泛化好，准确率均值达到98.798%，精确值均值达到85.686%，召回值均值达到88.579%，F1值均值达到86.572%。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 11 |
| 页码： | 115-123 |
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