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基于图像分析的道路病害自动检测研究
| 论文题名： | 基于图像分析的道路病害自动检测研究 |
| 关键词： | 道路病害检测;灰度校正;图像处理;多级拟合;图像拼接;道路病害自动检测系统 |
| 摘要： | 道路病害检测在道路的维修中占有重要的地位.传统的基于人工的处理方法已不能适应道路发展的要求.速度慢、危险、影响交通、不精确是人工方法的主要缺点,因此需要研究一种快速的方法来提高检测的效率.基于图像的道路病害检测已成为各国竞相研究的课题.它利用高速度高精度摄像机快速地拍摄路面图像,利用计算机快速处理,得到病害信息.然而,路面图像的复杂性、多样性以及病害信息的弱信号性,使得研究高效的检测算法并不容易,存在着成像灰度不均、光源、阴影、稳定性等问题.针对图像灰度不均问题该文提出了一种新的图像灰度校正算法.光照不均在整幅图像表现明显,但在一幅图像的局部中可认为是均匀的;图像背景或目标至少在小区域内有一均匀或近似均匀.因此利用分块的思想,抽取出反映图像灰度变化趋势的点集,再用插值的方法得到背景图.最后利用原图和背景图进行运算,便可得到校正后的图像.实验结果表明,该预处理方法有效的去除了图像的灰度不均,为后续的病害检测提供了保障.针对道路裂缝病害的检测问题,该文提出了两种不同的方法.第一种方法利用该文研究的图像增强方法对图像做整体灰度校正,然后利用道路病害在图像中的统计特性确定一个阈值做分割,再提取各目标块的线状特征,用以识别线状目标块,最后对得到的线状目标块做最终的真假鉴别.第二种基于多级拟合的方法,对图像分块提取出可能的裂缝点,然后再拟合出基本符合裂缝骨架方向的直线,多个重叠窗口的拟合结果融合就会基本拟合出完整的裂缝目标.大量多种条件的样本检测实验表明该方法的有效性,检测精度可达至2毫米. |
| 作者： | 高建贞 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 杨静宇 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2003 |
| 正文语种： | 中文 |
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