针对钢结构桥梁实桥腐蚀图像往往由于光照条件较差或光照不均匀导致腐蚀区域检测困难的问题,提出了一种融合自适应光照预处理方法和深度学习的钢桥腐蚀检测方法。首先,采用Global and Local Fusion(GLF)对比度增强算法结合KinD++低光增...针对钢结构桥梁实桥腐蚀图像往往由于光照条件较差或光照不均匀导致腐蚀区域检测困难的问题,提出了一种融合自适应光照预处理方法和深度学习的钢桥腐蚀检测方法。首先,采用Global and Local Fusion(GLF)对比度增强算法结合KinD++低光增强模型的方法,对图像进行预处理;其次,采用粗标注结合K-means算法标注腐蚀区域得到分割标签;最后,采用原始图像和预处理后图像分别对UNet++网络进行了训练和测试,验证了所提出的预处理方法的有效性和优越性。结果表明:所提出的自适应光照预处理方法有效改善了实桥腐蚀图像的光照不均和低光照问题,修复和增强了细节和纹理特征信息,颜色保真度较高;所提出的数据标注方法能够精准标注腐蚀区域,减少边缘描绘工作;与原始图像相比,该方法预处理后的图像训练的模型在准确率、精确率、召回率、F1-score、交并比IoU和AUC上分别提高了5.2%、2.7%、22.5%、19.4%、25.4%和10.5%;对于光照良好的均匀腐蚀图像,预处理对分割精度提高有限,对于点蚀图像,分割精度有较大的提高,对于低光照或光照均匀性较差的图像,分割精度得到了大幅提高。展开更多
文摘针对钢结构桥梁实桥腐蚀图像往往由于光照条件较差或光照不均匀导致腐蚀区域检测困难的问题,提出了一种融合自适应光照预处理方法和深度学习的钢桥腐蚀检测方法。首先,采用Global and Local Fusion(GLF)对比度增强算法结合KinD++低光增强模型的方法,对图像进行预处理;其次,采用粗标注结合K-means算法标注腐蚀区域得到分割标签;最后,采用原始图像和预处理后图像分别对UNet++网络进行了训练和测试,验证了所提出的预处理方法的有效性和优越性。结果表明:所提出的自适应光照预处理方法有效改善了实桥腐蚀图像的光照不均和低光照问题,修复和增强了细节和纹理特征信息,颜色保真度较高;所提出的数据标注方法能够精准标注腐蚀区域,减少边缘描绘工作;与原始图像相比,该方法预处理后的图像训练的模型在准确率、精确率、召回率、F1-score、交并比IoU和AUC上分别提高了5.2%、2.7%、22.5%、19.4%、25.4%和10.5%;对于光照良好的均匀腐蚀图像,预处理对分割精度提高有限,对于点蚀图像,分割精度有较大的提高,对于低光照或光照均匀性较差的图像,分割精度得到了大幅提高。
