Matlab路面裂缝检测算法优化研究

"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。