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基于特征分析的图像式地铁隧道裂缝检测方法研究 被引量：19
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作者 张振海 尹晓珍 +1 位作者 王阳萍 闵永智 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2791-2800,共10页
地铁隧道表面裂缝的自动检测技术是当下一个重要的研究方向。通过设计基于机器视觉的隧道裂缝自动检测系统来对裂缝进行识别,针对地铁隧道表面普遍存在的光照不均匀、噪声污染严重、对比度低等问题,依次采用Mask均光与灰度级腐蚀相结合... 地铁隧道表面裂缝的自动检测技术是当下一个重要的研究方向。通过设计基于机器视觉的隧道裂缝自动检测系统来对裂缝进行识别,针对地铁隧道表面普遍存在的光照不均匀、噪声污染严重、对比度低等问题,依次采用Mask均光与灰度级腐蚀相结合的方法对图像进行增强处理,采用高斯-快速中值滤波算法滤除大量噪声,采用基于边缘信息的二次改进Otsu方法对裂缝图像进行有效分割,最终得到裂缝区域完整且噪声区域较少的二值图像。采用投影和阈值结合的方法判定裂缝种类,获取裂缝的长度、宽度及面积等特征指标来实现对裂缝的检测识别。研究结果表明:所提出的算法对普通裂缝的识别率达93%以上,对于地铁隧道表面裂缝识别准确率可达83%,验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 地铁隧道裂缝 灰度腐蚀 高斯-快速中值滤波 骨架提取
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