区域生长边缘跟踪法：高效测量路面损坏面积

本文档探讨了一种创新的路面损坏面积测量方法，发表于2008年的第23卷第1期，主要针对基于单幅图像的交通测绘处理过程中的实用性问题。在传统的交通测绘中，为了获取精确的数据，通常会现场放置一个尺寸已知的标盘，然后拍摄数字图像。通过这种方法，利用数字图像处理技术，可以准确地测量坑槽、沉陷和油污污染等路面损坏的面积。 该方法的核心是区域生长和边缘跟踪技术。区域生长是一种图像分割技术，它通过分析像素间的相似性来识别和连接具有相同特征的区域。在路面损坏检测中，这种方法可以有效地跟踪边缘，形成闭合边界，从而确定损坏区域的像素数量。一旦得到像素面积，就可以通过比较损坏区域与标盘区域的像素比例，将像素面积转换为实际面积，简化了面积测量的过程。 论文强调了这种方法的时间复杂性低和鲁棒性强，意味着它能够在效率上满足大规模数据处理的需求，并且即使面对图像质量变化或噪声干扰时，也能保持较高的测量精度。这对于路面损坏的实时监测和维护决策具有重要意义，因为它能够提供可靠的依据，帮助交通管理部门及时发现并修复问题。 此外，论文还提到该研究得到了天津科技大学科学研究基金项目的资助以及河北省交通厅公路设施损坏勘测数字化处理系统的项目支持，显示出研究成果的实用性和价值。 关键词部分，"面积测量"、"边缘跟踪"和"区域生长"是本文的关键概念，反映出作者对于精确度和效率的关注，以及对图像处理技术在实际应用中的深入理解和优化。 这篇论文提供了实用的路面损坏面积测量方法，对于提高交通测绘的精确性和效率，以及在基础设施维护中减少成本和提高决策质量都有积极的推动作用。