改进Canny算子与OpenCV在路面裂缝检测中的应用

"基于OpenCV和改进Canny算子的路面裂缝检测1" 本文是一篇关于路面裂缝检测技术的研究，主要探讨了如何利用OpenCV开源平台和改进的Canny边缘检测算子来提升检测的实时性和准确性。作者们指出，在路面裂缝检测中，实时性和准确性是两个关键因素，而传统的Canny算子在处理图像噪声和复杂环境时可能效率不高或精度不足。 Canny算子是一种经典的边缘检测方法，它通过高斯滤波器进行预处理以减少噪声，然后利用梯度强度和非极大值抑制来寻找边缘。然而，原始的Canny算子在面对路面裂缝这类细小特征时可能存在检测不准确的问题，特别是在有大量背景干扰的情况下。因此，作者们对Canny算子进行了改进，具体是通过形态学滤波优化原有的滤波方式，增强了对裂缝特征的提取能力。 形态学滤波是一种基于形状的图像处理技术，它可以有效地去除图像中的噪声并突出目标特征。在这里，它被用来增强路面裂缝的边缘，使裂缝更加清晰，有利于后续的检测。同时，为了适应不同光照条件和路面状况，作者们采用了Otsu算法来自动获取最佳的双阈值，这使得边缘检测过程更具自适应性，能更好地适应不同的环境变化。 Otsu算法是一种二值化方法，可以自动计算出最佳的分割阈值，将图像分割为前景和背景两部分。在路面裂缝检测中，这个算法可以帮助确定哪些像素属于裂缝，哪些属于背景，从而提高检测的准确性。通过结合Otsu算法和改进的Canny算子，系统能更精确地检测出路面裂缝，同时保持了检测的实时性。 实验结果显示，采用这种改进方法后，路面裂缝检测的实时性能得到保障，检测精度也有所提高。这表明该方法在实际应用中具有较大的潜力，对于道路维护和交通安全具有重要意义。此外，文章还介绍了参与研究的作者及其研究方向，包括图像识别、图像处理、计算机视觉、控制理论、模式识别以及物联网技术等领域，体现了多学科交叉合作在解决实际问题中的价值。 这篇研究工作为路面裂缝检测提供了一种有效的方法，通过改进Canny算子并结合Otsu算法，提高了检测的准确性和实时性，对于道路监测系统的设计和优化具有重要的参考价值。