【摘 要】
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在对裂缝图像骨架进行提取时,已有的算法通常存在细化后骨架主体信息缺失、毛刺去除效果随图像规模增大而快速下降等问题。针对上述问题,该算法提出一种模板匹配与高适应性的
【基金项目】
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重庆市科委基础科学与前沿技术研究重点项目(cstc2015jcyjBX0090)
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在对裂缝图像骨架进行提取时,已有的算法通常存在细化后骨架主体信息缺失、毛刺去除效果随图像规模增大而快速下降等问题。针对上述问题,该算法提出一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法。首先,结合模板匹配对Rosenfeld细化算法进行改进,以保留骨架主体结构;然后提出一种高适应性毛刺去除算法,以分支像素点数量与细化后骨架图像目标像素点数量之比作为判断标准,可以高效适应不同目标像素点密度和规模的裂缝图像。实验结果表明,该算法能够有效实现单一像素宽度骨架并尽可能去除骨架毛刺,有一定的可行性及优越性。
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