霍夫变换与OSTU改进算法在路面裂缝检测中的应用

"基于霍夫变换的OSTU改进算法在路面裂缝检测中的研究1" 这篇研究主要探讨了在路面裂缝检测中，如何通过改进传统的阈值分割算法来提高图像处理的效果。传统的阈值分割方法在应对光照不均、路面污渍和沥青颗粒等因素时表现不佳，这直接影响到裂缝的准确检测和识别。作者提出了一个基于霍夫变换的OSTU（Otsu's method）改进算法，以解决这些问题。 OSTU是一种自适应阈值选择方法，它能自动找到最佳阈值，将图像分割为前景和背景两部分。然而，在光照不均的图像上，单纯应用OSTU可能无法得到理想的结果。因此，该研究结合了霍夫变换，这是一种用于检测直线、圆和其他几何形状的有力工具，尤其适合于识别裂缝的线性特征。 在预处理阶段，研究者采取了以下步骤：首先，将彩色图像转换为灰度图像并降低分辨率，简化后续处理；接着，采用加权邻域平均法对图像进行平滑处理，以消除噪声；最后，利用Sobel算子进行边缘检测，强化裂缝的边缘特征。 在阈值分割阶段，文章提到的改进算法是通过霍夫变换来辅助确定阈值。霍夫变换可以检测出图像中的直线，这对于识别裂缝非常有用。结合霍夫变换的结果，可以更精确地确定裂缝区域，从而避免因光照不均造成的误分割。此外，论文还应用了连通域标记法来进一步去除噪声，确保提取出的裂缝特征更加纯净和完整。 总结起来，这项研究针对路面裂缝检测的挑战，提出了一种基于霍夫变换的OSTU改进算法，通过预处理、阈值分割和噪声去除等步骤，提高了图像处理的精度，有助于更好地检测和识别路面裂缝。这种方法对于道路维护和安全评估具有重要的实践意义，特别是在自动化检测系统中，能够提高裂缝识别的准确性和效率。