本文關(guān)鍵詞：基于差分計(jì)盒維數(shù)及最大熵閾值的裂縫提取

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【摘要】：為了解決在公路路面裂縫的識(shí)別和檢測(cè)過程中,邊界細(xì)節(jié)不明顯,噪聲干擾不易去除,且存在斷裂現(xiàn)象等難點(diǎn)問題,提出了一種新的路面裂縫提取方法。首先利用灰度的垂直和水平投影曲線判斷裂縫的類型為橫向裂縫、縱向裂縫或網(wǎng)狀裂縫;繼而根據(jù)裂縫的走向進(jìn)行圖像的非對(duì)稱縮小,減少了背景的無用信息,保留了目標(biāo)特征邊緣,同時(shí)提高了檢測(cè)速度;再采用改進(jìn)分形理論中的差分計(jì)盒維數(shù)法對(duì)灰度圖像分割,即通過計(jì)算尺度為1時(shí)像素點(diǎn)2×2區(qū)域的分維數(shù)作為裂縫分割的基礎(chǔ);最后提出通過最大熵閾值法確定閾值,并從端點(diǎn)處循環(huán)進(jìn)行8鄰域搜索,找到下個(gè)端點(diǎn),進(jìn)行斷點(diǎn)連接,并去除細(xì)小孤立分支,準(zhǔn)確地提取裂縫。最后與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明:對(duì)于具有單條或幾條裂縫的圖像,新方法能令人滿意地提取路面裂縫,抗噪性能好,其結(jié)果與人工識(shí)別的結(jié)果較接近。
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 道路工程 路面裂縫 圖像縮小 分形學(xué) 差分計(jì)盒維數(shù) 最大熵 閾值
【基金】：陜西省國(guó)際合作重點(diǎn)項(xiàng)目(2013KW03) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(CHD2013G2241019)
【分類號(hào)】：U418.6
【正文快照】： 0引言隨著中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,公路交通特別是高速公路在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著重要的角色。公路裂縫檢測(cè)是公路網(wǎng)維護(hù)過程中一項(xiàng)非常關(guān)鍵的工作。在過去的幾十年間,路面破損是通過人工視覺檢測(cè)的,由于人工檢測(cè)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,并且受檢測(cè)人員主觀判斷因素的影響,檢測(cè)結(jié)果通常不是，

本文編號(hào)：817343