用Mean Shift实现路面裂缝损伤自动识别与特征测量

• 作者: 元晨 张昆 曹建农 许素素
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像分割 mean shift算法 路面裂缝自动识别 图像测量 道路工程
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1450-1459
• 页数: 10页
• 分类号: P237
• 字数: 6056字
• 语种: 中文

摘要

针对道路裂缝损伤检测效率较低、安全性较差、数据标准化不够等实际问题,提出一种非监督方法来实现路面裂缝自动识别与特征测量.首先采用分开-合并方法分割图像,将图像划分为较小的图像块,采用均值漂移方法对图像块进行平滑与分割迭代处理,并将分割图像块合并;然后采用均值漂移方法分2种策略定向跟踪裂缝像素提取裂缝骨架,并对裂缝骨架内插得到完整裂缝,同时计算裂缝形态参数,实现裂缝形态特征测量.实验结果表明,该方法可以对裂缝进行高效识别与准确测量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹建农	长安大学地球科学与资源学院	25	223	8.0	14.0
2	张昆	长安大学地球科学与资源学院	4	8	2.0	2.0
3	元晨	长安大学地球科学与资源学院	1	6	1.0	1.0
4	许素素	长安大学地球科学与资源学院	3	15	2.0	3.0