融合多特征与格式塔理论的路面裂缝检测

被引：18

作者：

徐威

唐振民

徐丹

吴国星

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2015年 / 27卷 / 01期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

裂缝检测; 多尺度低层特征; 纹理不均匀性; 纹理各向异性; 格式塔理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

路面裂缝常常混杂着随机的路面颗粒纹理和自然环境下的多种干扰,基于单一特征的检测方法无法较为准确地提取裂缝,为此提出一种多特征融合与格式塔理论相结合的路面裂缝检测算法.将多尺度局部区域中裂缝的灰度差异、出现概率以及边缘特性作为低层显著特征,根据裂缝纹理的不均匀性,结合裂缝不规则曲线结构的空间延续性,提出一种新的纹理各向异性度量方式(LFIA),以高效削弱噪声点与伪裂缝的干扰;然后引入格式塔理论中的相似性、接近性和完整性原则,采用迭代剪裁预分割LFIA图,基于区域内部以及区域间连接度的裂缝空间一致性增强策略,突出裂缝.在收集的各类裂缝图像数据库上的实验结果表明,该算法抗噪性能好、鲁棒性强;裂缝提取的准确性、完整性要优于已有的算法.

引用

页码：147 / 156

页数：10

共 5 条

[1] 基于图像显著性的路面裂缝检测 [J].

徐威 ;

唐振民 ;

吕建勇 .

中国图象图形学报 , 2013, (01) :69-77

[2] 结合NSCT和图像形态学的路面裂缝检测 [J].

马常霞 ;

赵春霞 ;

胡勇 ;

王鸿南 ;

陈海燕 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2009, (12) :1761-1767

[3]

CrackTree: Automatic crack detection from pavement images[J] . Qin Zou,Yu Cao,Qingquan Li,Qingzhou Mao,Song Wang.Pattern Recognition Letters . 2012 (3)

[4]

Automatic Road Pavement Assessment with Image Processing: Review and Comparison[J] . Sylvie Chambon,Jean-Marc Moliard,Jean Dumoulin.International Journal of Geophysics . 2011

[5]

Computational gestalts and perception thresholds[J] . Agnès Desolneux,Lionel Moisan,Jean-Michel Morel.Journal of Physiology - Paris . 2003 (2)

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