邻域与梯度显著特征融合的沥青路面裂缝检测方法

针对沥青路面裂缝检测中富纹理噪声影响和细小裂缝误识别严重等问题,提出一种邻域与梯度显著特征融合的沥青路面裂缝检测方法.首先采用灰度校正和形态学重建降低外界干扰和富纹理中较亮点状噪声导致亮度不均的影响,根据像素及其邻域的显著差异提取邻域显著特征,通过方向可调滤波器得到不同方向上的梯度显著特征,将两者卷积融合并优选方向生成特征融合显著图;然后对特征融合显著图阈值分割得到疑似裂缝聚集区域,结合聚集区域的不同几何特征引入聚类分析法筛选裂缝候选区域;最后提出区域端点搜索与定位法,剔除无端点聚集区域的子集,并连接不同区域端点,最终实现裂缝较完整提取.在采集的沥青路面裂缝图像数据集上的实验结果表明,该方法的准确率、召回率、F值分别为92.857%, 86.405%和89.515%,可有效地检测沥青路面图像裂缝,尤其能识别细小裂缝,为路面养护工作提供更准确的裂缝信息.

顾及局部特征的图像短直线优化方法研究

由于各种线段检测算法误差以及相片噪声、遮挡物等因素的影响,导致图像线特征要素出现断裂、重叠、连续间断线段等情况。目前的解决方法主要是以线段的自身属性为阈值判断,并利用先验经验辅助判断。提出了一种顾及局部特征的优化删减短直线特征要素的方法,以提高现有算法的自动化水平;同时从整体角度出发,引入局部整体方向的概念来改进现有算法。