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文檔簡介
1、高速公路的養(yǎng)護(hù)工作是保證高速公路正常使用的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。在自然條件、外部因素和車輛荷載的作用下,高速公路會產(chǎn)生各種各樣的病害。裂縫是路面病害中初期表現(xiàn)形態(tài),對公路有著極大的破壞作用,因此路面的裂縫檢測識別顯得尤為重要。
路面裂縫檢測技術(shù)最初是靠人工檢測,其缺點(diǎn)是耗時(shí)、危險(xiǎn)、效率低下、妨礙交通等。隨著計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理的發(fā)展,基于計(jì)算機(jī)輔助的路面裂縫圖像檢測成為研究的熱點(diǎn)。
路面裂縫的自動化檢測的流程是采集圖像、傳輸圖
2、像、計(jì)算機(jī)處理、得出結(jié)果。由于路面的復(fù)雜性,受外界因素的干擾,檢測車采集得到的路面圖像會受到噪聲、陰影、光照不均勻的影響,使得現(xiàn)有的算法不能較好的從圖像中提取出裂縫,容易出現(xiàn)誤判、漏判,識別效果不能滿足要求。因此,在不能改變外界因素的條件下,如何找出一種更能適應(yīng)復(fù)雜圖像的裂縫提取算法是本文研究的重點(diǎn)。本文主要做了以下幾方面的研究工作:
?、僭趫D像的預(yù)處理過程中,通過對幾種常見的濾波算子的理論分析和試驗(yàn),提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)的中
3、值濾波方法,并結(jié)合灰度校正對圖像進(jìn)行預(yù)處理,主要目的是去除圖像中的噪聲以及由于光照不均勻引起的圖像灰度變化,經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法去除光照不均勻以及濾波效果較為理想。
?、趯Ρ榷喾N圖像的分割方法,針對路面圖像信號強(qiáng)弱不均、裂縫邊緣信息容易丟失的問題,采用根據(jù)直方圖孤谷點(diǎn)確定閾值的分割方法,通過二值化的原理,對裂縫圖像進(jìn)行了分割。
?、蹖Ψ指詈蟮膱D像,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的思想對灰度變化區(qū)進(jìn)行幾何連通,構(gòu)造連通區(qū)域,獲取圖像的幾
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