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局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测

论文摘要

针对传统裂缝检测算法抗干扰能力弱,浅层裂缝易误判等问题,提出一种局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测算法。首先,针对混凝土表皮脱落及渗水等干扰问题,采用Gauss-Frangi双重滤波对图像模糊化处理,退化噪声的特征信息,并增强图像中的线性结构。其次,针对常规算法无法识别弱特征的浅层裂缝问题,根据局部区域裂缝点间的空间相关性,提出基于网格聚类联合区域增长算法实现局部区域裂缝的动态分割。最后,针对分割图像中伪裂缝等顽固噪声,提出一种基于形状特征及结构相似性原理方法剔除噪声。实验表明,所提算法可检测出更多的裂缝细节信息,且保持较高的精确率,提高了裂缝图像分割质量。

论文目录

  • 1 图像预处理
  •   1.1 背景模糊去噪
  •   1.2 裂缝结构增强
  • 2 裂缝的识别与分割
  •   2.1 确定裂缝区域
  •   2.2 裂缝的提取
  •   2.3 基于形状特征和结构相似性原理去噪
  • 3 实验与分析
  •   3.1 算法参数确定
  •   3.2 实验结果与分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 贺福强,平安,罗红,姚学练

    关键词: 图像去噪,网格聚类,区域增长,结构相似性,桥梁裂缝

    来源: 科学技术与工程 2019年34期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

    单位: 贵州大学机械工程学院

    基金: 贵州省交通科学研究院股份有限公司科技项目(GZJKY科技字2017-20)资助

    分类号: U446;TP391.41

    页码: 272-277

    总页数: 6

    文件大小: 1421K

    下载量: 86

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/2beed4bfa14276315e3d55b1.html