基于改進Niblack及Radon相關(guān)技術(shù)的復(fù)雜路面裂縫圖像檢測與算法評價.pdf

1、隨著公路事業(yè)的快速發(fā)展，基于數(shù)字圖像處理的路面裂縫檢測技術(shù)已經(jīng)成為研究的熱點和難點。在路面裂縫檢測過程中，會遇到各種復(fù)雜的路況，導(dǎo)致獲取的路面圖像中會出現(xiàn)一些復(fù)雜的背景，例如光照不均、障礙物陰影、路面油污、隨機噪聲等。在這些情況下，現(xiàn)有的裂縫提取算法已不能滿足檢測需求，無法很好的獲取裂縫等數(shù)據(jù)，導(dǎo)致不能及時對路面進行維修和養(yǎng)護。
　　針對上述問題，本文從圖像增強處理、裂縫信息提取、裂縫連接及參數(shù)計算、裂縫算法評價四個主要方面對復(fù)雜

2、背景情況下路面裂縫檢測進行了深入研究。
　　(1)論文針對路面裂縫圖像背景噪聲多，光照不均勻、陰影等特點，提出利用基于分?jǐn)?shù)階積分的算法對路面裂縫圖像進行增強。增強后的裂縫圖像不僅突出了圖像的對比度，保留了裂縫圖像的邊緣和紋理等細節(jié)信息，而且不會使圖像產(chǎn)生模糊現(xiàn)象。
　　(2)論文針對背景不均勻及陰影裂縫圖像等，提出了一種基于改進Niblack并結(jié)合連通域直方圖特性的裂縫提取算法。通過分析陰影圖像的裂縫特征，利用圖像的統(tǒng)計特性

3、及空間鄰域信息和灰度信息的相關(guān)性對Niblack算法進行改進，實現(xiàn)裂縫的粗提??；接下來，將粗提取的裂縫圖像通過連通域距離標(biāo)準(zhǔn)差特征進行裂縫的進一步提取。
　　(3)論文利用最大熵閾值并結(jié)合裂縫的方向和距離進行裂縫間隙連接，并將連接后的裂縫進行長度和寬度的測量分析。其中，長度測量分析依據(jù)提取的裂縫骨架進行計算，寬度測量分析采用基于二階矩Ferret的分析方法，該方法測量較準(zhǔn)確。
　　(4)對本文提出的裂縫提取算法進行評價分析。

4、首先對提取后的裂縫進行分類，該分類方法采用的是Radon變換并結(jié)合聚類的方法，該方法簡單迅速，且較精確。然后對本文算法進行評價，該部分分為兩部分：①由于本文算法針對的圖像一般為對比度低，背景不均勻和陰影等復(fù)雜背景圖像，文中選取三幅具有代表性的圖像分別將本文算法與經(jīng)典的及現(xiàn)在較流行的算法進行比較分析，實驗結(jié)果體現(xiàn)了本文算法的有效性和優(yōu)越性；②依據(jù)裂縫的類型對本文的算法進行F評價，結(jié)果表明本文提出的算法對背景不均勻及陰影等復(fù)雜背景圖像具有較