【摘 要】
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基于机器视觉的裂缝检测方法因其高效率、低影响的优势已成为高速铁路隧道衬砌裂损检测的主要研究方向,但该法采集到的裂缝图像因隧道内部环境复杂、光照不均等原因导致图像质量很低,需经过图像分割(将裂缝区域与图像背景分离)才能有效提取裂缝的特征信息。图像分割处理中算法的选择与适用性非常关键,因此本文从Otsu法、迭代法、最小误差法、最大熵阈值分割法等传统分割算法的原理和运算步骤入手,借助MATLAB软件对采
【基金项目】
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四川省大学生创新创业训练项目(项目编号:201810636328)
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基于机器视觉的裂缝检测方法因其高效率、低影响的优势已成为高速铁路隧道衬砌裂损检测的主要研究方向,但该法采集到的裂缝图像因隧道内部环境复杂、光照不均等原因导致图像质量很低,需经过图像分割(将裂缝区域与图像背景分离)才能有效提取裂缝的特征信息。图像分割处理中算法的选择与适用性非常关键,因此本文从Otsu法、迭代法、最小误差法、最大熵阈值分割法等传统分割算法的原理和运算步骤入手,借助MATLAB软件对采集的隧道衬砌裂缝图像进行模拟处理,得到各算法的处理图像。通过对各算法图像处理结果的对比分析可知:(1)
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