基于区域级和像素级特征的路面裂缝检测方法

• 作者: 韩洪飞 韩锟
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 裂缝检测 图像处理 连通区域 特征提取 种子生长
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 轨道与基础
• 页码范围: 1178-1186
• 页数: 9页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5284字
• 语种: 中文

摘要

路面裂缝图像普遍存在光照不均匀,对比度低,噪声干扰严重等问题,传统图像处理方法无法有效检测路面裂缝.提出一种综合区域级和像素级特征的分步路面裂缝检测算法,将检测过程分为裂缝区域检测和区域内裂缝精确检测2部分依次进行.设计一种基于拟合图像背景的匀光算法,并结合其他预处理算法改善图像质量;而后基于图像连通域特征,采用基于多特征的滤波方法以及基于SVM的裂缝区域分类法完成裂缝区域检测;在裂缝区域内采用基于像素灰度与梯度特征的种子生长法提取裂缝目标.实验结果表明,该算法能够较好的检测和标识出复杂路面裂缝图像中的裂缝目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩锟	中南大学交通运输工程学院	32	178	7.0	12.0
2	韩洪飞	中南大学交通运输工程学院	2	6	2.0	2.0