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基于数字图像的路面裂缝识别系统研发
| 论文题名： | 基于数字图像的路面裂缝识别系统研发 |
| 关键词： | 数字图像;识别系统;养护管理;路面裂缝;阈值分割;去噪算法 |
| 摘要： | 随着我国公路路网的不断完善，公路建设规模的增长日趋平缓，随之而来的庞大公路路网的养护管理问题日益突出。路面裂缝是路面病害的主要前期形式，及时制定科学的养护办法，避免病害扩大化，能够最大限度地防止道路资产的流失。传统的人工检测不能满足现代路面检测的高速和精准要求，自动检测技术的研究已经迫在眉睫。因此，本文对基于数字图像处理的路面裂缝自动识别技术进行了研究。主要研究工作如下： 结合路面裂缝图像的特点，采用线性灰度拉伸算法和巴特沃斯低通滤波器，对图像进行增强和滤波处理，为进一步开展裂缝识别提供了良好的图像基础。并针对传统的全局阈值分割和局部阈值分割算法的不足，提出了自适应阈值方法，对每个64×64的方格进行直方图分析，每个单元采用自动获取合适的阈值进行图像分割，得到了良好的图像分割效果。 针对图像裂缝的方向性和局部斑点噪音分散性，提出多方向方差去噪算法。按照梯度比例的取值范围去除噪音，根据裂缝方向的方差变化，进一步运用8方向方差去噪法去除局部噪声，得到很好的图像裂缝提取效果。 基于支持向量机方法实现了图像裂缝的分类统计，将识别裂缝自动归类为横缝、纵缝、龟裂及块裂。最后，基于Visual Stadio开发平台，集成了数字图像裂缝识别和分类算法，开发了数字图像裂缝识别系统。 |
| 作者： | 张南朝 |
| 专业： | 道路与铁道工程 |
| 导师： | 蔡迎春 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 郑州大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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