【摘 要】
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为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测,提出一种融合小波边缘检测与多尺度结构化森林的裂纹分割方法,以提高裂纹检测稳健性。该方法利用多幅裂纹图像和人工标注结果提取裂纹图
【基金项目】
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国家自然科学基金(61461022,61761024)
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为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测,提出一种融合小波边缘检测与多尺度结构化森林的裂纹分割方法,以提高裂纹检测稳健性。该方法利用多幅裂纹图像和人工标注结果提取裂纹图像特征通道并离散化映射标准结果;利用三角滤波器和降采样方法获取常规和相关性候选特征;并将该特征与离散化后的标签进行结构化森林分类器的训练和验证,进而获得多个尺度的裂纹分割。在776幅结构体裂纹图像和600幅钢梁裂纹图像数据集上进行实验,结果表明,相比于单一多尺度结构化森林方法和其他几种分割方法,本文方法能够在较短的时间内获得最高的分割精度。
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