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题名沥青路面破损图象特征提取方法研究
被引量：25
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作者
储江伟
初秀民
王荣本
施树明
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机构
吉林大学交通学院
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出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2003年第10期1211-1217,共7页
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基金
教育部博士点基金项目(20000018507)
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文摘
为了提高利用图象信息对沥青路面破损类型和程度识别的准确性和效率,提出了一种可减少沥青路面破损图象识别计算量的以图象分割子块模式识别结果为基础的路面破损图象特征提取方法.该方法将路面图象等分为64×64像素的子块图象,并用灰度方差值描述子块图象特征.设计了基于BP神经网络的子块图象模式分类器,利用子块图象模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图象分割结果.通过对典型路面破损类型的识别试验,证明了该方法的有效性,将路面破损图象子块分布特征作为路面破损图象的整体特征可以获得较好地路面破损分类识别效果.
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关键词
沥青路面
破损图象
特征提取
图象识别
图象分割
BP神经网络
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Keywords
Pattern recognition, Pavement surface distress, Classifier, Feature extraction
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分类号
U416.217
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名拐点特征的提取和物体破损图象的识别
被引量：4
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作者
曾刚
廖原
尹亮
胡正仪
王延平
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机构
武汉大学电子信息学院信号处理研究室
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出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
1998年第3期217-220,共4页
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基金
国防预研基金
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文摘
一种从图象边缘提取拐点特征并通过它识别被遮挡物体的方法。实验表明，运用这种方法可以有效地识别经旋转、放缩、平移并部分破损的物体图象。
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关键词
模式识别
拐点特征
特征提取
破损图象匹配
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Keywords
Pattern recognition, Corner features, Invariance, Occluded image match
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN919.8
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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