基于机器视觉的隧道衬砌裂缝图像分割处理算法研究

• 作者: 文思思 汤盈盈 王睿 石帅
• 来源期刊: 高速铁路技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 图像分割 Otsu法 最小误差法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 17-22
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.91
• 字数: 2876字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12098/j.issn.1674-8247.2020.01.004

摘要

基于机器视觉的裂缝检测方法因其高效率、低影响的优势已成为高速铁路隧道衬砌裂损检测的主要研究方向,但该法采集到的裂缝图像因隧道内部环境复杂、光照不均等原因导致图像质量很低,需经过图像分割(将裂缝区域与图像背景分离)才能有效提取裂缝的特征信息.图像分割处理中算法的选择与适用性非常关键,因此本文从Otsu法、迭代法、最小误差法、最大熵阈值分割法等传统分割算法的原理和运算步骤入手,借助MATLAB软件对采集的隧道衬砌裂缝图像进行模拟处理,得到各算法的处理图像.通过对各算法图像处理结果的对比分析可知:(1)4种算法都能较好地处理裂缝与背景分离明显的理想图像;(2)迭代法在处理背景颜色分布不均的图像时表现出优势;(3)最小误差法在处理与背景颜色相近的细微裂缝和灰度直方图接近正态分布概率密度曲线的图像占优势;(4)最大熵阈值分割法易受背景噪点干扰,总体处理结果不佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王睿		8	15	2.0	3.0
2	石帅		1	0	0.0	0.0
3	文思思		1	0	0.0	0.0
4	汤盈盈		1	0	0.0	0.0