沥青路面坑槽识别与提取：结合灰度与纹理特征的方法

"这篇论文提出了一种新的沥青路面坑槽识别和提取方法，结合了坑槽的灰度特征和纹理特征。通过对图像进行二值化处理，基于形状特征和标准偏差进行初步识别和提取，然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征，并通过主元分析去除冗余信息。接着，运用模糊C-均值聚类算法将属于坑槽的纹理区域聚集，再结合定性识别的结果，经过形态学处理，能够准确地提取出坑槽病害区域。该方法在不同复杂条件下的路面识别效果良好，具有高召回率、精确率和准确率。" 在本文中，研究人员探讨了针对沥青路面坑槽检测的先进方法，以解决现有视觉检测技术在识别和提取准确性上的不足。首先，他们采用图像二值化技术，这是一种常见的图像处理方法，将图像简化为黑白两种颜色，有助于突出目标特征。接下来，通过分析形状特征（如边缘、轮廓）和统计特性（如标准偏差），对图像中的坑槽进行定性识别和初步提取。 关键在于利用纹理特征来增强识别能力。这里采用了灰度共生矩阵，它能捕获图像中像素之间的相对位置和灰度级关系，从而反映纹理的结构信息。为了减少特征维度并降低计算复杂性，主元分析（PCA）被用于剔除冗余纹理特征，保留最重要的信息。最后，模糊C-均值聚类算法被应用，这是一种软分类方法，可以将图像的纹理区域按照相似性分为不同的类别，使得坑槽区域能够被有效地聚类在一起。 形态学处理是图像处理的另一重要工具，常用于消除噪声、连接断开的边界或分离紧密的物体。在这个过程中，它被用来进一步精炼和优化提取的坑槽区域，确保其准确性和完整性。 实验结果显示，该方法的定性识别召回率为90.0%，精确率为87.1%，准确率为92.2%，表明在大多数情况下，该方法能够准确地找出图像中的坑槽。同时，超过70%的图像有超过80%的坑槽区域重叠度，验证了方法的有效性。即使在路面存在裂缝、碎石、积水等复杂状况下，该方法依然表现出良好的识别和提取性能。 这项研究提出的基于图像纹理的坑槽识别及提取方法，结合多种图像处理技术，提高了识别的准确性和鲁棒性，对于道路维护和智能交通系统的坑槽检测具有重要的实际意义。