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🔥 内容介绍
裂缝识别一直是道路维护和安全管理中的重要任务之一。随着技术的不断发展，计算机视觉技术在道路裂缝检测中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍一种基于高斯滤波、非极大值抑制和双阈值的路面裂缝检测算法流程。
首先，我们需要了解高斯滤波的原理和作用。高斯滤波是一种常用的图像平滑处理方法，通过对图像进行卷积操作，可以降低图像的噪声。在裂缝检测中，高斯滤波可以帮助我们去除图像中的噪声，从而提高裂缝的检测准确性。
接下来，我们将使用非极大值抑制算法对图像进行处理。非极大值抑制是一种常用的特征提取方法，通过比较像素点与其周围像素点的灰度值，可以找到图像中的局部极大值点。在裂缝检测中，非极大值抑制可以帮助我们找到裂缝的边缘，从而更好地进行裂缝的识别和分割。
在裂缝检测的过程中，我们还需要设置合适的阈值来判断图像中的裂缝。这里我们将使用双阈值方法进行裂缝的二值化处理。双阈值方法将图像中的像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三个类别。通过设置合适的阈值，我们可以将裂缝从图像中提取出来，并进行进一步的分析和处理。
综上所述，基于高斯滤波、非极大值抑制和双阈值的路面裂缝检测算法流程如下：
- 对输入图像进行高斯滤波，去除图像中的噪声。
- 使用非极大值抑制算法对滤波后的图像进行处理，找到裂缝的边缘。
- 根据设定的阈值，对图像进行二值化处理，将裂缝从图像中提取出来。
- 对提取出的裂缝进行进一步的分析和处理，例如裂缝的长度、宽度等。
需要注意的是，裂缝检测算法的准确性和效果受到多个因素的影响，例如图像质量、光照条件等。因此，在实际应用中，我们需要对算法进行优化和改进，以提高裂缝检测的准确性和稳定性。
总结起来，基于高斯滤波、非极大值抑制和双阈值的路面裂缝检测算法流程是一种有效的裂缝识别方法。通过对图像进行滤波、边缘提取和二值化处理，我们可以准确地提取出图像中的裂缝，并进一步进行分析和处理。在未来的道路维护和安全管理中，这种算法有望发挥更大的作用，提高道路的安全性和可靠性。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 樊顺利.基于多尺度空间分析的线条检测与重构研究[D].西华大学,2013.DOI:10.7666/d.D346005.
[2] 张虎.路面破损图像的边缘检测研究[D].河北工业大学,2009.DOI:10.7666/d.d112829.
[3] 许烁.基于双目视觉的电力杆塔鸟巢检测[D].东北农业大学,2018.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.091164.
[4] 陆韵如.基于进化算法与梯度双阈值Otsu的研究及其在裂缝检测中的应用[J].[2023-10-30].
