本文選題：閾值分割 + 梯度算子　； 參考：《應用基礎與工程科學學報》2017年04期

【摘要】：基于機器視覺的裂縫病害檢測中存在虛假信息和斷點的問題,需要有效的閾值分割和斷點連接方法.基于邊緣作為判別裂縫的關鍵,將梯度算子與應用廣泛的Otsu相結合進行算法改進,并將其應用于采集圖像的二值化,取得了理想的效果.裂縫檢測中不同程度的斷裂現(xiàn)象,對后續(xù)目標識別和目標提取等帶來極大的困難.綜合考慮實際情況(斷接部分在整個裂縫中所占比例小,形態(tài)學處理已經(jīng)對裂縫區(qū)域有影響),將裂縫斷接段以一簇單像素寬的形式表示,確定待連接段的起點終點坐標,輔以直線順序法和生長操作進行處理實現(xiàn)連接,便于后續(xù)的裂縫信息提取.
[Abstract]:There are problems of false information and breakpoints in crack disease detection based on machine vision. Effective threshold segmentation and breakpoint connection methods are needed.Based on the edge as the key to identify the crack, the gradient operator is combined with the widely used Otsu to improve the algorithm, and the algorithm is applied to the binarization of the collected image, and the ideal effect is obtained.Fracture phenomenon of different degree in crack detection brings great difficulties to subsequent target identification and target extraction.Considering the actual situation (the proportion of the broken part in the whole crack is small, morphological treatment has already affected the fracture area, the fracture segment is expressed as a cluster of single pixel width, and the starting and ending coordinates of the segment to be connected are determined.The linear sequence method and the growth operation are used to realize the connection, which is convenient for the subsequent extraction of crack information.
【作者單位】： 四川師范大學工學院;西南交通大學交通隧道工程教育部重點實驗室;廣州市市政工程設計研究總院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51278423;51478395)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1739231