【摘 要】
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针对采集的沥青路面图像,首先基于改进的Mask匀光算法,使路面图像光照均匀度一致;其次通过小波变换的方法增强图像的高频系数、弱化背景部分,以增强对比度,提取裂缝目标信息;然后通过形态学操作去除背景纹理噪声及裂缝连接;最后采用SVM决策树模型实现沥青路面裂缝图像的智能分类.研究表明,改进的匀光算法较好地实现了图像均匀一致,小波变换与形态学操作能够精确地提取裂缝信息,采用的支持向量机方法识别精度满足标准要求的90％.
【机 构】
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江苏省瑞沃建设有限公司,江苏高邮225600;东南大学 交通学院,江苏南京 211189
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针对采集的沥青路面图像,首先基于改进的Mask匀光算法,使路面图像光照均匀度一致;其次通过小波变换的方法增强图像的高频系数、弱化背景部分,以增强对比度,提取裂缝目标信息;然后通过形态学操作去除背景纹理噪声及裂缝连接;最后采用SVM决策树模型实现沥青路面裂缝图像的智能分类.研究表明,改进的匀光算法较好地实现了图像均匀一致,小波变换与形态学操作能够精确地提取裂缝信息,采用的支持向量机方法识别精度满足标准要求的90％.
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