多方位结构元素路面裂缝图像边缘检测算法

在数学形态学基础上,针对路面图像中噪声和裂缝类病害不同的像素分布特点,提出了多方位结构元素形态学边缘检测算法。该算法利用类间最大距离法确定路面裂缝图像中发生梯度变化的点,后对其采用多方位结构元素腐蚀操作,提取出路面裂缝边缘像素点并滤除噪声。实验结果表明：较传统的边缘检测算法,该算法在准确地检测路面裂缝边缘的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,运算速度快。     

高等级公路路面裂缝类病害轮廓提取的算法研究

介绍了高等级公路路面的裂缝类病害的轮廓利用数字图像技术进行提取的方法。利用高速的黑白CCD摄像机配合光源,实时摄取公路路面的图像,并对图像进行噪声滤除、边缘检测和图像分割等操作,最后可以清晰地提取出路面裂缝的轮廓,为后期计算裂缝开裂长度、宽度和损坏密度等参数的计算提供依据。     

基于图像分析的路面裂缝检测识别系统

当公路路面开裂后,及时对路面裂缝进行维护才能有效降低公路的维护成本、提高公路的使用寿命。开发路面裂缝的检测识别系统不仅降低公路维护成本,而且可以防止意外发生,保护人身安全。首先,对图像进行预处理,目的是消除图像上的干扰裂缝识别的噪声。然后对图像进行检测识别,在图像上标记出裂缝准确区域,通过EXCEL保存试验所提取的裂缝参数信息。本系统通过使用Matlab软件编写程序实现整个图像裂缝识别过程。仿真实验结果表明,本系统能有效识别路面裂缝,大大效降低工人养护路面的成本和效率。     

基于多尺度曲波变换的路面裂缝融合算法

针对模糊、不连续的路面裂缝病害图像,提出一种新颖的图像处理算法进行裂缝病害的提取。将采集的路面病害图像进行对比度增强、Canny-HBT（双曲正切）滤波去噪、亮度非均匀校正等一系列预处理操作,以提高图像中裂缝与路面背景的差异;对预处理后的路面病害图像进行多尺度的曲波变换表示,并在图像重构前利用Max-Mean混合的融合算法对裂缝连通区域进行阈值判决实现裂缝的精细融合;实验表明,该算法能更好地优化边缘定位,有效地提取弱对比度的裂缝和细小裂缝,提高了路面裂缝边缘检测的可靠性和精度,同时也提高了PSNR值。     

基于DSP的沥青路面裂缝图像处理算法的实现

沥青路面裂缝是高速公路路面的主要患害之一。提出一种沥青路面裂缝图像处理算法，即采用改进的经典算法和形态学算法对沥青路面裂缝图像进行去噪平滑、边缘检测、图像分割、效果增强及边缘连接等处理。该算法通过DSP软件的检验，处理的效果相对于其它经典算法，有了显著的提高。对用谊算法处理后的沥青路面裂缝图像进行检测，检测的精度和检测效果都比较满意。     

基于改进K-means算法的不均匀光照下道路裂缝检测

传统的基于K-means聚类算法由于仅考虑裂缝像素值大小,导致了不均匀光照下的路面裂缝提取不精确。为提高不均匀光照下道路裂缝检测的效率和准确性,提出一种改进的K-means聚类算法与区域生长法结合的道路裂缝图像检测算法。该算法首先运用改进的K-means聚类算法对不均匀光照下的路面裂缝进行粗定位;然后采用区域生长法对粗定位的裂缝图像进行准确提取;最后采用形态学算法进行优化处理以提升裂缝分割效果。该算法把路面裂缝位置信息加入到聚类算法中,并结合裂缝的像素值来综合判断裂缝区域,从而克服了图像采集过程中由于光照不均或物体表面反光等原因造成的裂缝信息识读困难的问题。实验结果表明,与传统K-means算法相比,该方法对光照不均的路面裂缝提取在处理效果和性能方面均有明显提升,同时抑制了噪声的干扰,为路面裂缝参数的提取及病害程度的定性分析奠定了基础。     

基于图像分析的路面裂缝检测识别研究

为了改善传统人工公路路面裂缝的检测效率与精度以及耗费大量人力物力,采用数字图像处理技术对公路路面裂缝进行检测识别.把采集到野外公路路面裂缝图像进行灰度化、灰度直方图均衡化、低帽滤波变换、滤波去噪、阈值分割操作检测识别出路面裂缝区域,提取线性裂缝提取骨架并求出其长度和最大最小宽度.通过使用MATLAB软件编制图像处理程序,验证本文提出的路面裂缝识别算法能够有效检测识别路面裂缝.     

沥青路面裂缝检测图像处理算法研究

针对经典图像处理算法对沥青路面裂缝的检测效果不佳,以及神经网络等智能算法不易实现的弊端,通过分析沥青路面的裂缝特性,提出了一种适用于沥青路面裂缝检测的图像处理新算法。该算法通过构造8个方向模板的Sobel算子对沥青路面裂缝进行检测,并结合迭代阈值分割算法和全方位膨胀形态学方法对边缘检测后的图像进行处理,能够很好地获得沥青路面的裂缝特性。最后,在VisualC 6.0编程环境下进行了算法实现。结果表明,裂缝边缘的连接和检测效果较好,为沥青路面裂缝的分析和管理提供了技术基础。     

形态学与区域延伸相结合的图像裂缝检测算法研究

在复杂背景下,由于光照不均、混凝土气泡、阴影等噪声干扰,导致路面裂缝误检并存在不同程度的断裂。为了解决此问题并实现路面裂缝的精确检测,提出一种结合数学形态学和区域延伸的裂缝检测算法。该算法首先用形态学对自然条件下采集的路面图像进行预处理,并结合Canny边缘检测和形态学来对裂缝进行粗略检测,然后用区域延伸算法对裂缝进行精确检测,最后对检测裂缝进行后处理。实验结果表明,提出的算法能够对图像裂缝进行高效、精确的检测。     

生成式对抗网络下路面裂缝图像检测识别仿真

为了有效提高生成式网络下路面裂缝检测精度,针对路面裂缝图像的复杂多样性,提出一种基于分水岭算法的路面裂缝图像检测识别方法。通过对路面裂缝图像进行分析,采用邻近区域相关知识对路面裂缝图像进行虚假裂缝去除,提取出路面真实裂缝纹理图像,引用分水岭算法对裂缝图像进行分割,获取细化后的检测图像,并将相同路面的两种图像进行融合,完成路面裂缝图像检测识别。实验结果表明,所提出基于分水岭算法的路面裂缝图像检测识别方法检测时间较短、检测准确率较高、误报率较低。     

沥青路面裂缝图像检测算法研究

针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,设定了一种自适应确定权重的算法,使得此算子在平滑滤波的同时又检测到各种类型的边缘。与传统裂缝图像检测算法相比,该算法有效抑制了各种噪声的影响,实现了多种类型边缘的精确提取;理论分析和实验结果表明该算法是可行且有效的。     

基于主动生长的断裂裂缝块的连接方法

针对沥青路面裂缝图像分割成二值图像后,存在虚假信息和边缘断点的问题,提出一种基于主动生长的断裂裂缝块的连接方法。该方法依据噪声呈孤立圈状,裂缝呈线性的特征去除虚假噪声信息;并采用区域填充法将裂缝轮廓内部空隙填充,使裂缝呈现块状;然后采用主动生长法进行断裂裂缝块的连接。实验表明,该算法在去除噪声的情况下,较好实现了断裂裂缝块的连接,有利于后续的图像测量、评估等处理。     

基于流形距离的迭代聚类算法路面裂缝提取

针对现有算法检测精度不高和边缘定位不准确的问题,提出一种基于流形距离的迭代聚类路面裂缝提取算法。通过计算2个数据点之间的流形距离,设计聚类目标准则函数,利用迭代最优方法解决准则函数的优化问题,将所有数据点划分为背景和目标2个聚类,并结合图像分割算法提取路面裂缝信息。实验结果表明,该算法能稳定有效地提取出图像中的连续裂缝边缘,可用于路面裂缝的自动检测。     

改进的灰度校正算法在路面裂缝图像预处理中应用

针对传统的灰度校正算法在对亮度不均匀的路面裂缝图像处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,本文在传统的快速灰度校正算法基础上,提出了一种改变初始背景图像选取方式以及采取局部对比度增强图像和整体灰度校正图像相互融合的改进型灰度校正算法.实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法对路面裂缝类图像的预处理效果明显增强.     

准米字窗口中值滤波在路面检测中的应用

针对在路面检测中传统中值滤波方法存在的不足,依据沥青路面病害图像特征分析,提出了准米字窗口中值滤波算法,并将该算法应用于沥青路面病害图像处理;仿真结果表明:准米字窗口中值滤波算法在有效抑制噪声的同时最大可能地保留了图像中病害的边缘细节信息,检测精度高,计算量小;较传统中值滤波具有更优的综合滤波性能,对沥青路面病害图像有更强的适用性。     

基于水动力学、分数阶微分及Steger算法的线状目标提取

目的 线状目标的检测具有非常广泛的应用领域,如车道线、道路及裂缝的检测等,而裂缝是其中最难检测的线状目标。为避免直接提取线状目标时图像分割难的问题,以裂缝和车道线为例,提出了一种新的跟踪线状目标中线的算法。方法 对图像进行高斯平滑,用一种新的分数阶微分模板增强图像中的模糊及微细线状目标;基于Steger算法提出一种提取线状目标中心线特征点的算法,避免了提取整体目标的困难;根据水动力学思想将裂隙看成溪流,通过最大熵阈值处理后,先进行特征点的连接,再基于线段之间的距离及夹角进行线段之间的连接（溪流之间的融合）。结果 对300幅裂缝图像及4种类别的其他线状目标图像进行试验,并与距离变换、最大熵阈值法+细线化Otsu阈值分割+细线化、谷底边界检测等类似算法进行比较分析,本文算法检测出的线状目标的连续性好、漏检（大间隙少）和误检（毛刺及多余线段少）率均较低。结论 本文算法能够在复杂的线状目标图像中准确快速地提取目标的中心线,一定程度上改善了复杂线状目标图像分割难的问题。