【摘 要】
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在自动化道路病害检测过程中，检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差，通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位，可消除病害横向定位的误差．但传统Canny边缘检测算法存
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(51608123);福建省自然科学基金面上项目(2017J01475,2017J01682)
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在自动化道路病害检测过程中，检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差，通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位，可消除病害横向定位的误差．但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全，噪声、伪边缘较多的问题．因此本文对Canny算法进行改进：采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声；利用OTSU法自适应地选取图像阈值；提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率．研究结果表明：与其他边缘检测算法相比，该算法检测出的边缘像素总数分布在900-2 000，与标准值1 352较为符合，8连通域数与边缘
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