结合NSCT和图像形态学的路面裂缝检测

被引：48

作者：

马常霞 ^{[1
,2
]}

赵春霞 ^{[1
]}

胡勇 ^{[1
]}

王鸿南 ^{[1
]}

陈海燕 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 淮海工学院计算机科学系

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2009年 / 12期

基金：

国家自然科学基金重大研究计划;

关键词：

裂缝检测; 非下采样contourlet; 图像增强; 图像形态学;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)和图像形态学的路面裂缝检测算法.首先对图像进行NSCT得到不同尺度、不同方向上的变换系数,在NSCT域中根据变换系数自适应地确定阈值,并应用广义非线性增益函数来增强较弱细节的局部对比度;然后对增强处理后的变换系数进行反变换;最后用图像形态学方法和中值滤波实现裂缝检测及孤立噪声点去除.通过对实际的高速路面图像测试表明,与直方图增强、小波变换及contourlet变换相比,该算法能更有效地增强弱对比度的细小裂缝,克服了常规算法易受离散噪声点以及光照条件等干扰的问题,具有较强的鲁棒性且高效实用.

引用

页码：1761 / 1767

页数：7

共 7 条

[1] 基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法 [J].