基于圖像分析的瀝青路面裂縫識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、瀝青路面裂縫檢測(cè)是交通信息工程和模式識(shí)別領(lǐng)域的一項(xiàng)挑戰(zhàn)性的工作。論文以長(zhǎng)安大學(xué)“CT-501A”高速激光道路檢測(cè)車采集的圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)瀝青路面裂縫類病害圖像特性的分析，研究基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的瀝青路面圖像裂縫檢測(cè)算法和基于支持向量機(jī)的圖像分類算法。
　　 在研究中，針對(duì)瀝青路面圖像的特點(diǎn)，試驗(yàn)分析了不同形態(tài)、不同大小的結(jié)構(gòu)元素對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法應(yīng)用效果的影響。論文采用改進(jìn)型形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法，選擇9×9菱形的結(jié)構(gòu)元素對(duì)

2、批量瀝青路面圖像進(jìn)行處理，準(zhǔn)確檢測(cè)出裂縫圖像的邊緣細(xì)節(jié)。采用迭代閾值分割的方法對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行二值分割，得到噪聲點(diǎn)較小的二值化圖像。采用3×3一字形的結(jié)構(gòu)元素對(duì)其進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波去噪后，通過(guò)投影及等間隔采樣的方法對(duì)批量去噪后的二值化瀝青路面圖像進(jìn)行特征提取。論文研究了基于支持向量機(jī)算法的瀝青路面圖像分類，對(duì)支持向量機(jī)的四種核函數(shù)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，選用分類準(zhǔn)確率較高的RBF核函數(shù)實(shí)現(xiàn)基于支持向量機(jī)的瀝青路面圖像分類，將其分成有裂縫與無(wú)裂縫兩種類型