自适应阈值Canny算法在裂缝检测中的应用与改进

"基于自适应阈值Canny算法的裂缝检测方法研究" 本文主要探讨的是如何利用数字图像处理技术来改善土木工程设施如桥梁、隧道和高速公路的安全监测问题。传统的人工检测方法在面对大规模、复杂环境的土木工程时效率低下，而数字图像处理提供了解决之道。文章聚焦于Canny边缘检测算法，这是一种广泛应用于图像处理中的经典算法，它能有效地检测图像中的边缘。然而，Canny算法的一个主要缺点是需要人为设定阈值，这在实际应用中可能会因图像条件变化而产生误差。 针对这一问题，作者提出了一个改进的Canny检测算法，即基于自适应阈值的Canny算法。该算法结合了Harris特征检测算法，利用图像中每个像素点的梯度值来动态确定阈值，从而实现阈值的自适应调整，提高了边缘检测的准确性和鲁棒性。Harris角点检测算法能够识别图像中的关键特征点，这对于识别裂缝边缘特别是不规则部分至关重要。 此外，论文还扩展了现有的裂缝评价指标，除了传统的裂缝宽度和长度之外，考虑了裂缝的横向位移和旋转角度。这些新的评估指标能够更全面地反映裂缝的状态，对于评估结构的安全性具有重要意义。通过引入这些参数，可以构建更为精确的裂缝安全评估模型，从而更好地预测和预防可能的安全隐患。 为了验证所提算法的有效性，作者进行了实验。实验结果表明，该自适应阈值的Canny算法在检测裂缝时表现出色，不仅提升了边缘检测的精度，而且能够准确地捕捉到裂缝的变化，对于结构健康监测提供了有力的支持。 这项研究对现有的图像处理技术进行了创新性的改进，对于土木工程设施的安全监测具有重要的实践价值。通过将理论研究与实际应用相结合，论文为解决土木工程结构健康监测问题提供了一个新的思路，有助于推动数字图像处理在这一领域的进一步发展。同时，这也为未来的科研工作提供了参考，可能引发更多关于自动化检测和评估方法的研究。