發(fā)布時間：2017-09-09 19:17

  本文關(guān)鍵詞：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

  更多相關(guān)文章： 路面裂縫 復(fù)雜背景 裂縫檢測 Niblack算法 Ferret Radon變換

【摘要】：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,提出利用基于分數(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)裂縫的粗提取;接下來,將粗提取的裂縫圖像通過連通域距離標準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,該方法測量較準確。(4)對本文提出的裂縫提取算法進行評價分析。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)雜背景圖像具有較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：路面裂縫 復(fù)雜背景 裂縫檢測 Niblack算法 Ferret Radon變換
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;U418.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.2 路面裂縫圖像檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 復(fù)雜背景下路面裂縫檢測挑戰(zhàn)性問題14-15
• 1.4 論文研究的主要內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
• 第二章 基于分數(shù)階積分的復(fù)雜背景路面裂縫圖像增強17-29
• 2.1 概述17
• 2.2 分數(shù)階微積分理論17-20
• 2.2.1 分數(shù)階微積分的定義17-18
• 2.2.2 分數(shù)階微積分的特性18-20
• 2.3 復(fù)雜背景路面裂縫圖像增強20-24
• 2.3.1 復(fù)雜背景路面噪聲20-21
• 2.3.2 基于分數(shù)階積分的路面裂縫圖像增強21-24
• 2.4 復(fù)雜背景路面裂縫圖像增強實驗24-28
• 2.4.1 實驗結(jié)果24-26
• 2.4.2 評價標準26-28
• 2.5 小結(jié)28-29
• 第三章 基于改進Niblack算法及連通域特征的裂縫提取29-44
• 3.1 概述29
• 3.2 路面裂縫特征分析29-31
• 3.3 基于改進Niblack算法的裂縫粗定位31-37
• 3.3.1 Niblack方法及其經(jīng)典改進31-33
• 3.3.2 本文改進的Niblack裂縫提取算法33-37
• 3.4 依據(jù)連通區(qū)域特征分析提取裂縫37-40
• 3.4.1 連通區(qū)域分析37-38
• 3.4.2 基于連通區(qū)域特性的裂縫提取38-40
• 3.5 復(fù)雜背景路面裂縫圖像分割實驗結(jié)果與分析40-43
• 3.5.1 基于改進的Niblcak算法的裂縫粗分割40-41
• 3.5.2 基于連通區(qū)域分析的裂縫提取41-43
• 3.6 小結(jié)43-44
• 第四章 裂縫間隙連接及裂縫的測量與分析44-55
• 4.1 概述44
• 4.2 基于最大熵閾值的裂縫連接44-47
• 4.2.1 最大熵閾值44-45
• 4.2.2 基于最大熵閾值的裂縫連接45-47
• 4.3 裂縫的幾何參數(shù)分析47-51
• 4.3.1 裂縫長度分析47-48
• 4.3.2 基于二階矩FERRET的裂縫寬度分析48-51
• 4.4 實驗結(jié)果與分析51-54
• 4.4.1 裂縫連接實驗51-52
• 4.4.2 裂縫長度和寬度測量分析52-54
• 4.5 小結(jié)54-55
• 第五章 基于Radon變換裂縫分類及檢測算法評價55-70
• 5.1 概述55
• 5.2 基于Radon變換的路面裂縫圖像分類55-58
• 5.2.1 Radon變換55-56
• 5.2.2 基于Radon變換的裂縫分類56-58
• 5.3 裂縫檢測算法評價58-59
• 5.4 實驗結(jié)果與分析59-69
• 5.4.1 裂縫分類59-61
• 5.4.2 裂縫檢測算法對比實驗61-65
• 5.4.3 裂縫檢測算法評價分析65-69
• 5.5 小結(jié)69-70
• 總結(jié)與展望70-72
• 參考文獻72-79
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果79-80
• 致謝80

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