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基于灰度图像及其纹理特性的裂缝特征提取 被引量:8

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摘要 对于公路路面自动检测中"病害"的智能识别方法及其主要特征的提取问题,提出了适合于在公路路面图像中进行预处理并分割"病害"提取其特征的技术方案;综合多种技术对路面灰度图像进行适当的预处理;采用各种阈值分割法对裂缝类"病害"进行预分割对比;利用图像细化和剪枝处理等技术准确地统计"病害"的面积和长度等特征。整个软件系统易于操作,实现对公路路面图像的预处理、图像分割和相关的特征计算。可望应用于对公路路面病害进行自动检测,为公路管理和养护部门的决策提供科学依据,同时对于类似的图像处理任务有借鉴意义。
作者 褚燕利
出处 《公路》 北大核心 2010年第7期131-136,共6页 Highway
基金 陕西省自然科学基金项目 项目编号2007F50
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参考文献3

二级参考文献16

  • 1Kenneth R Castleman.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,1998.. 被引量:24
  • 2KennethRC.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2002.. 被引量:8
  • 3CastlemanKR.数字图像处理[M].北京:清华大学出版社,1998.. 被引量:40
  • 4Kelvin C P W, Robert P E.Investigation of image archiving for pavement surface distress surface distress survey[R].Mack-Blackwell Transportation Center,University of Arkansas, Fayetteville, July 1999. 被引量:1
  • 5Pynn J, Wright M, Lldge R.Automatic identification of cracks in road surfaces[A].Proceedings of 7th IEE international conference on image processing and its applications[C].University of Manchester, July 1999. 被引量:1
  • 6Cheng H D, Miyojim M.Automatic pavement distress detection system[J].Journal of Information Sciences,1998,108:219-240. 被引量:1
  • 7Huang Y G,Howand T, Martin S.Massively parallel computing techniques might improve highway maintenance [J].IEEE Parallel Processing Applications,1998, 6(1):58-67. 被引量:1
  • 8Bhagvati C, Skolnick M M, Grivas D A.Gaussian normalization of morphological size distributions for increasing sensitivity to texture variations and its application to pavement distress classification [J].IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Confe 被引量:1
  • 9Oh Hyungkee.Image processing technique in automated pavement evaluation system[D].PhD dissertation,University of Connecticut, 1998. 被引量:1
  • 10谷口庆治 朱虹 瘳学成 乐静 译.数字图像处理[M].北京:科学出版社,2002.. 被引量:11

共引文献98

同被引文献97

引证文献8

二级引证文献68

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