【摘 要】
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针对路面裂缝图像识别难以适应图像背景的复杂性、去噪效果不佳和存在较多断续边缘的情况,提出了基于多级降维处理的自动识别算法,主要有5个部分:(1)融合灰度和梯度信息的图像预处理;(2)局部OTSU分割;(3)基于连通性检测的二值图像去噪;(4)基于8方向Sobel梯度的像素连接;(5)8×8裂缝子块识别与去噪。随后,测试实例显示,算法通过5个分辨率层级的图像处理,可获得完整而连续的裂缝图像。最后,针
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学综合运输四川省重点实验室,College of Civil and Environmental Engineering,西南交通大学峨眉校区
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针对路面裂缝图像识别难以适应图像背景的复杂性、去噪效果不佳和存在较多断续边缘的情况,提出了基于多级降维处理的自动识别算法,主要有5个部分:(1)融合灰度和梯度信息的图像预处理;(2)局部OTSU分割;(3)基于连通性检测的二值图像去噪;(4)基于8方向Sobel梯度的像素连接;(5)8×8裂缝子块识别与去噪。随后,测试实例显示,算法通过5个分辨率层级的图像处理,可获得完整而连续的裂缝图像。最后,针对10张512×512的路面破损图片,对全局OTSU分割、8方向Sobel检测、Canny算子和文中算法
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