【摘 要】
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本文提出一种基于水平集方法的隧道衬砌裂缝自动识别算法,水平集模型使用演化曲线的长度作为内部能量项,以约束演化曲线的连续性和光滑性,结合管型流场和局部导向信息构成外部能量项,用来驱动曲线演化。首先使用局部导向滤波对原始裂缝图像进行裂缝结构增强处理,然后使用大津法进行图像预分割,并根据预分割的结果初始化水平集函数,最后使用水平集模型完成图像分割,实现裂缝识别。实验结果表明,算法的裂缝识别效果良好,抗噪
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本文提出一种基于水平集方法的隧道衬砌裂缝自动识别算法,水平集模型使用演化曲线的长度作为内部能量项,以约束演化曲线的连续性和光滑性,结合管型流场和局部导向信息构成外部能量项,用来驱动曲线演化。首先使用局部导向滤波对原始裂缝图像进行裂缝结构增强处理,然后使用大津法进行图像预分割,并根据预分割的结果初始化水平集函数,最后使用水平集模型完成图像分割,实现裂缝识别。实验结果表明,算法的裂缝识别效果良好,抗噪性能强于常规的图像识别算法。
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当前较多图像匹配算法主要通过求取Haar小波的方法获取特征描述符进而完成图像匹配,忽略了特征点对应邻点的投影特性,当匹配图像之间存在旋转、缩放等变换时,易导致匹配图像中存在较多的错误匹配以及漏匹配等不足。对此,提出了一种基于点线投影模型耦合几何误差制约规则的图像匹配算法。首先,引入FAST算法用于准确、快速的检测图像的特征点。然后,利用像素点对应的梯度值构建点线投影模型,用以获取特征点的主方向。以
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