Matlab路面裂缝检测算法优化研究
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更新于2024-06-19
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"这篇毕业论文主要探讨了基于Matlab的路面裂缝识别算法的研究,旨在提高检测精度,涉及图像处理的多个关键步骤,包括去噪、图像增强、图像分割和特征提取。"
在路面裂缝识别领域,由于裂缝图像的复杂性和低对比度,准确检测裂缝是一项挑战。论文首先对图像进行预处理,通过灰度校正调整图像的基础色调,随后应用改进的中值滤波器来去除噪声。这种滤波方法能有效保留裂缝的细节信息,同时抑制背景干扰。接着,利用模糊理论增强图像,显著提升裂缝与背景之间的对比度,便于后续处理。
在图像分割阶段,论文采用了阈值分割和形态学多尺度的方法。对于形状规则的裂缝,直接运用阈值分割技术;而对于形状不规则的裂缝,论文设计了一种多结构元素的抗噪边缘检测算子,并引入自适应权重,以适应不同形状的裂缝,从而提高检测的准确性。
针对分割后可能出现的裂缝断裂问题,论文提出了解决策略。对于狭窄的断裂裂缝,利用形态学的闭运算和开运算进行修复;对于较宽的断裂,通过生长算法连接裂缝块,提升了连接的效率和精确度,确保检测结果的完整性。
最后,从识别结果中提取裂缝信息,如裂缝的连通域、类型、线性裂缝的长度和宽度等。通过设定一系列判定条件,论文能够定量分析网状裂缝的面积和线性裂缝的特征,为路面病害的评估和养护提供数据支持。
关键词:路面裂缝,图像去噪,图像增强,图像分割,边缘检测,特征提取,Matlab
这篇论文深入研究了基于Matlab的路面裂缝识别算法,不仅提出了有效的图像处理技术,还解决了裂缝图像的复杂性和不稳定性问题,为路面病害的自动化检测提供了有力的技术支撑。
2022-04-20 上传
2023-05-16 上传
2023-10-23 上传
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2022-07-14 上传
2022-03-20 上传
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