基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测

• 作者: 唐振民 张玉雪 徐威 钱彬
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 裂缝检测 稀疏表示 多特征融合 视觉显著性 像素级检测
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 271-277
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.07.047

摘要

为了提高在实际复杂背景噪声下对路面裂缝检测的精度,提出了一种基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测改进算法.该算法首先以图像子块为单位,提取对裂缝识别有效的统计、纹理和形状特征.然后,分别在各个特征矩阵下利用稀疏表示分类方法实现对裂缝子块的识别,再融合不同特征下的识别结果,设计综合识别分类器进行子块检测.最后,在识别出的裂缝子块上,采用基于视觉显著性的像素级检测方法精确提取裂缝细节.在实际高速公路路面数据库上的实验结果表明,该算法有效地提升了路面裂缝检测的精度,具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐振民	南京理工大学计算机科学与工程学院	191	2436	26.0	40.0
2	徐威	南京理工大学计算机科学与工程学院	12	189	7.0	12.0
3	钱彬	南京理工大学计算机科学与工程学院	7	52	4.0	7.0
4	张玉雪	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	9	2.0	2.0