【摘 要】
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受光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量等因素的影响,得到的图片往往信息微弱、无法辨识,需要进行图像预处理.预处理的目的是提供可供深度学习框架训练的二值裂缝图像,在图像处理中至关重要.尤其对于采集到的具有复杂背景的图像来说,预处理的好坏会对算法的评价指标产生直接影响.针对采集到的各类裂缝图像存在各类复杂场景的问题,笔者应用了基于U-net网络的图像预处理技术.实验基于已有的小型复杂场景裂缝数据库,同时为了验证U-net网络在复杂场景下预处理的效果,还与传统预处理方法即灰度变换法进行比较,结果证实使用U-n
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受光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量等因素的影响,得到的图片往往信息微弱、无法辨识,需要进行图像预处理.预处理的目的是提供可供深度学习框架训练的二值裂缝图像,在图像处理中至关重要.尤其对于采集到的具有复杂背景的图像来说,预处理的好坏会对算法的评价指标产生直接影响.针对采集到的各类裂缝图像存在各类复杂场景的问题,笔者应用了基于U-net网络的图像预处理技术.实验基于已有的小型复杂场景裂缝数据库,同时为了验证U-net网络在复杂场景下预处理的效果,还与传统预处理方法即灰度变换法进行比较,结果证实使用U-net网络作为复杂场景下的图像预处理方法是高效便捷的.
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