由于行車壓力、天氣和人為等原因,路面災(zāi)害出現(xiàn)情況愈加頻繁,嚴(yán)重影響道路的使用壽命和行車安全。尤其在高速公路,路面災(zāi)害引發(fā)的不利影響會(huì)更加明顯。裂縫作為典型的路面災(zāi)害之一,若能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并妥善報(bào)備處理,不僅可以大大降低行車危險(xiǎn),還能極大地節(jié)約道路養(yǎng)護(hù)的費(fèi)用。因此裂縫自動(dòng)檢測(cè)方法就顯得極為迫切與重要�，F(xiàn)有的方法與系統(tǒng)還不能實(shí)現(xiàn)道路裂縫的全自動(dòng)檢測(cè),并且目前學(xué)者們對(duì)復(fù)雜噪聲干擾下的裂縫檢測(cè)研究較少,而在實(shí)際情況下,裂縫檢測(cè)需考慮到陰影、污漬、光照和灰度不均勻等諸多干擾因素,因此一種能夠應(yīng)用于實(shí)際情況并較好地實(shí)現(xiàn)裂縫自動(dòng)檢測(cè)的方法就顯得極為重要。本文將影像線特征識(shí)別方法與常用的裂縫檢測(cè)方法相結(jié)合并加以改進(jìn),提出3種針對(duì)不同路面情況的裂縫檢測(cè)算法:針對(duì)路面噪聲較少與光照條件較好的路面圖像,本文提出的基于自適應(yīng)移動(dòng)平均閾值的自動(dòng)檢測(cè)方法。該方法提出了一種移動(dòng)平均自適應(yīng)閾值分割方法對(duì)圖像粗分割;然后設(shè)定線性結(jié)構(gòu)的連通域規(guī)則對(duì)粗分割的細(xì)小斑塊、陰影與水漬噪聲去除;最后基于Hough變換對(duì)裂縫圖形自動(dòng)檢測(cè)。此方法是基于空間域的局部灰度差異的檢測(cè),主要應(yīng)用于細(xì)小與微灰度差異裂縫的檢測(cè)。由于此方法是一種空間域... 

【文章來源】：重慶交通大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

X-Y空間

圖 2-2 a-b 空間 中，令 a,b 保持不變，x,y 變化。則所有的直點(diǎn)表示 x-y 空間中的直線。這種表現(xiàn)形式是點(diǎn)-與截距的式子作為變換函數(shù)，不利于圖形的將極坐標(biāo)引入到 Hough 變換中： ￡§(θ) -§ ￠(θ) ρ Hough 變換，本文就是利用此變換來檢測(cè)二代表從圖像空間的原點(diǎn)到直線的距離，θ 為 ρ 與

圖 2-2 a-b 空間 中，令 a,b 保持不變，x,y 變化。則所有的直點(diǎn)表示 x-y 空間中的直線。這種表現(xiàn)形式是點(diǎn)-與截距的式子作為變換函數(shù)，不利于圖形的將極坐標(biāo)引入到 Hough 變換中： ￡§(θ) -§ ￠(θ) ρ Hough 變換，本文就是利用此變換來檢測(cè)二代表從圖像空間的原點(diǎn)到直線的距離，θ 為 ρ 與


本文編號(hào)：3409193