基于多特征分析的路面裂缝检测算法

• 作者: 卢紫微 吴成东 常东超 张燕
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 裂缝检测 特征提取 LBP纹理 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 工业过程及控制系统
• 页码范围: 591-595
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.160914

摘要

针对高速公路路面图像噪声成分复杂、路面裂缝损伤检测效率低、安全性差等问题,提出一种应用多特征分析的路面裂缝检测算法.首先将获取的高速公路图像进行分块处理,在每个分块图像上提取裂缝及其周围区域图像的灰度、局部熵和局部二进制模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征构建特征向量,然后将特征向量输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,最后利用得到的决策函数将图像中的每个像素划分为裂缝区域或背景区域.该方法综合利用了图像的灰度、局部熵和 LBP 纹理特征,最后通过实验验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	47	162	6.0	10.0
2	卢紫微	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	12	45	4.0	6.0
4	吴成东	东北大学信息科学与工程学院	168	1357	19.0	27.0
5	常东超	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	9	27	3.0	5.0