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文檔簡介
1、隨著我國高速公路建設(shè)的快速發(fā)展和公路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的日趨完善,公路的養(yǎng)護(hù)工作也受到越來越多的重視。路面裂縫是路面病害的主要形式,是評估公路質(zhì)量的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的人工檢測與識別的方法已經(jīng)不能適應(yīng)公路快速發(fā)展的要求,所以路面裂縫的自動檢測與識別技術(shù)的研究顯得尤為迫切。因此,本文對基于圖像處理的路面裂縫自動識別技術(shù)進(jìn)行了研究。
首先,在分析了路面裂縫圖像的特點后,對路面圖像的預(yù)處理問題進(jìn)行研究。采集到的裂縫圖像不可避免的含有大量的噪聲,從
2、而會給裂縫的分類識別帶來很多困難。為了便于后續(xù)圖像處理工作,根據(jù)路面裂縫圖像的特征,文中采用灰度變換的方法對圖像進(jìn)行增強(qiáng)、采用加權(quán)鄰域均值濾波的算法對圖像進(jìn)行平滑處理。
其次,在路面裂縫圖像的預(yù)處理后,對裂縫區(qū)域分割問題進(jìn)行研究。經(jīng)過預(yù)處理后的圖像雖然噪聲有所減少,但仍不能滿足有效提取裂縫目標(biāo)邊緣的要求。為進(jìn)一步提高圖像信噪比,采用多尺度形態(tài)學(xué)濾波算子對圖像進(jìn)行濾波處理,不僅保持了較完整的裂縫目標(biāo),而且有效地抑制了噪聲;然后,
3、通過實驗對比分析幾種邊緣檢測算子的檢測效果,證明用Sobel算子對裂縫圖像進(jìn)行邊緣檢測的效果最好,同時運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算填充邊緣內(nèi)部的孔洞以及去除圖像中孤立的噪聲點和小區(qū)域噪聲,提取得到裂縫目標(biāo)的二值圖像,實現(xiàn)裂縫區(qū)域的分割。
最后,在得到裂縫圖像后,研究了裂縫目標(biāo)的特征提取和識別問題。依據(jù)分析得到的各類裂縫圖像的特點,提取路面裂縫目標(biāo)的三類特征:第一類是通過垂直投影和水平投影的像素統(tǒng)計圖提取裂縫圖像的投影特征,第二類是在得到
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