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原文传递路面典型裂缝提取算法研究

论文题名：	路面典型裂缝提取算法研究
关键词：	路面病害;早期诊断;道路养护;裂缝提取算法;图像采集
摘要：	路面病害的早期发现与早期诊断是道路养护管理工作的重要内容，及时发现并及时处理有助于避免更大的人员和财产损失。目前我国高速公路城市道路等快速发展，传统养护行为完全人工参与，效率和安全性等都已经不能满足实际的需要，所以借鉴光电技术和计算机技术是道路病害检测的必然趋势。作为病害的重要组成部分——路面裂缝，对其准确提取，精确定位，裂缝分类，具有很大的实际意义。　　本文收集了当前国内外先进的处理系统，包括设备车、路面图像采集系统、离线或实时图像处理系统以及多种图像处理算法等，进行了比较和算法研究。然后分析了当前道路裂缝的多种分类方法，给予简单分析，在前文分类的基础上提出其中三种重点路面裂缝类型并分别进行研究。　　针对高噪声沥青横纵裂缝，本文使用了改进的马斯克匀光法和部分重叠直方图均衡化调整图像亮度不均，考虑到该裂缝没有明显边缘，所以从阈值分割的角度对图像二值化。最后引入了用于提取趋势性信息的张量投票技术提取裂缝。　　针对高噪声唧浆裂缝特点，首先使用改进的人工生命预处理方法进行图像增强，然后引入密集度的概念，考察图像的整体性质，判断有无裂缝。　　针对修补裂缝，先进行匀光调整，考虑到修补区域有一定的边缘信息，本文选择了自适应的canny 边缘检测算法，去噪方面先使用平均局部能量的去噪办法，再去除较小连通域。　　最后进行算法验证，得到较好的效果。这对于道路养护部门减少传统的人工参与，提高养护效率具有重要的理论和实际价值。
作者：	胡豆豆
专业：	通信与信息系统
导师：	田岩
授予学位：	硕士
授予学位单位：	华中科技大学
学位年度：	2011
正文语种：	中文