[碩士]基于曲率的路面圖像線型形態(tài)病害信息檢測方法

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　　[碩士]基于曲率的路面圖像線型形態(tài)病害信息檢測方法　　學(xué)科專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)　　授予學(xué)位：碩士　　學(xué)位授予單位：南京理工大學(xué)　　學(xué)位年度：2009　　路面圖像中線型病害信息的檢測是高速公路病害自動(dòng)檢測的一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)，是一個(gè)重要的預(yù)處理過程。本文主要研究了路面圖像中線型形態(tài)病害信息的檢測算法。　　本文的檢測算法從微分幾何方面入手，充分利用了微分幾何中曲率的性質(zhì)，研究并分析了一個(gè)基于曲率的檢測算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種線型病害信息的檢測。該算法的關(guān)鍵之處在于將路面圖像中的線型裂縫信息作為脊線處理，通過計(jì)算最大曲率沿其相應(yīng)主方向的方向?qū)?shù)的過零點(diǎn)值來提取線型病害信息，圖像偏導(dǎo)數(shù)的計(jì)算使用圖像與高斯核函數(shù)相應(yīng)階次的導(dǎo)數(shù)卷積得到。實(shí)驗(yàn)表明該算法是有效的，在檢測準(zhǔn)確性上遠(yuǎn)高于常用的幾種基于邊緣的檢測算法。同時(shí)考慮到線型裂縫寬度的不一，單一尺度檢測方法有著一定的局限性，本文對(duì)算法進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)及尺度分析，尋求最優(yōu)尺度因子的確定，通過不同線寬最優(yōu)尺度因子的選取，得到多尺度檢測結(jié)果，進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)表明拓展后的算法提取出了更加完整的裂縫信息?！　? 本文最后對(duì)檢測后的路面圖像進(jìn)行了進(jìn)一步的處理，給出了一個(gè)基于曲率的聚類算法，以檢測后的二值圖像為基礎(chǔ)，通過提取初始圖像中這些位置的信息作為聚類的數(shù)據(jù)集，以像素點(diǎn)的灰度、曲率作為聚類特征因子進(jìn)行K均值聚類檢測，有效去除了虛假信息，提高了圖像的檢測效果。

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