【摘 要】
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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
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院计算智能与数字影像实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31170952);上海教委科技创新重点项目(11ZZ143)
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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-9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
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