改进Bilateral-Frangi滤波提升桥梁裂缝高噪声检测准确率

本研究论文主要探讨了一种针对桥梁底部裂缝检测问题的新型算法，即"基于Bilateral-Frangi滤波的桥梁裂缝检测算法"。传统的Frangi滤波算法因其物理模型与裂缝的灰度值分布高度契合，在裂缝检测中表现出色。然而，常规Frangi算法在预处理阶段采用的空域高斯核函数在平滑噪声的同时，可能会去除裂缝的高频信息，从而破坏裂缝的边缘结构，导致检测结果的不精确。 为了克服这一问题，作者对Frangi滤波算法进行了优化。他们将空域的高斯核函数扩展到灰度值域，引入了Bilateral高斯核函数。这种融合了空间和灰度信息的滤波器能够在保持边缘清晰的同时有效抑制噪声，增强了裂缝特征的突出，提高了裂缝检测的精度。实验数据显示，该算法在面对高噪声图像时表现出优异性能，误检率仅为0.07%，而漏检率相对较低，为3.31%。 通过对比其他算法，本文提出的基于Bilateral-Frangi滤波的裂缝检测算法在准确性方面表现出优势，为高噪声环境下桥梁裂缝的有效检测提供了一个创新的方法。关键词包括图像处理、Bilateral滤波、保边去噪、Frangi滤波以及裂缝检测，这些技术的应用有助于提高基础设施监测的可靠性，对于桥梁安全监控具有重要意义。该研究不仅提升了裂缝检测的效率，而且为实际工程应用提供了科学的理论支持和技术指导。