【摘 要】
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为实现地铁隧道智能巡检中裂缝病害的自动化检测，文中提出一种基于纹理特征分析的地铁隧道裂缝检测方案。首先对原始扫描图像采取腐蚀、对比度拉伸、加权邻域滤波等预处理以改善图像质量；然后对图像进行分块，并对分块区域采用改进的最大类间方差法来将裂缝从背景图像中分割出来；接着利用纹理特征分析滤除虚假裂缝信息，并进行图像细化以得到裂缝骨架图像；最终实现地铁隧道裂缝的自动化检测。实验结果表明，文中所提方案能够高效
【机 构】
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广州南方测绘科技股份有限公司广州分公司智能精密测量技术部
【基金项目】
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国家自然科学基金（61802146）～～；
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为实现地铁隧道智能巡检中裂缝病害的自动化检测，文中提出一种基于纹理特征分析的地铁隧道裂缝检测方案。首先对原始扫描图像采取腐蚀、对比度拉伸、加权邻域滤波等预处理以改善图像质量；然后对图像进行分块，并对分块区域采用改进的最大类间方差法来将裂缝从背景图像中分割出来；接着利用纹理特征分析滤除虚假裂缝信息，并进行图像细化以得到裂缝骨架图像；最终实现地铁隧道裂缝的自动化检测。实验结果表明，文中所提方案能够高效、准确地检测地铁隧道裂缝信息，并自动标识裂缝区域，检测效果优于现有方案。
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