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基于分数阶傅里叶变换和频谱增强的路面裂缝图像识别方法
被引量:
12
1
作者
王永会
陈荣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第S01期189-194,共6页
针对从复杂的道路背景中难以有效识别路面裂缝的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和频谱增强处理的路面裂缝图像识别方法。首先,使用分块法和中值滤波对图像进行预处理;其次,通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像转换为频谱图,并...
针对从复杂的道路背景中难以有效识别路面裂缝的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和频谱增强处理的路面裂缝图像识别方法。首先,使用分块法和中值滤波对图像进行预处理;其次,通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像转换为频谱图,并对频谱图进行区域去除和增强处理,使用分数阶傅里叶逆变换将处理的频谱图像转换为增强的裂缝图像;再次,通过对增强的裂缝图像进行图像叠加、取反和阈值筛选处理选出缺陷模板;最后,使用Canny边缘检测结合膨胀腐蚀和区域筛选阈值的方法对缺陷模板进行路面裂缝识别。与小波变换(WT)检测算法相比,分数阶傅里叶变换检测图像在准确率和召回率上分别提高了14.35%和17.1%,并分析了频谱增强倍数和減去阈值对实验结果的影响。实验结果表明,使用分数阶傅里叶变换与频谱增强处理的方法能够有效提高路面裂缝的识别率。
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关键词
分数阶傅里叶变换
频谱图增强
阈值筛选
缺陷模板
小波变换
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职称材料
题名
基于分数阶傅里叶变换和频谱增强的路面裂缝图像识别方法
被引量:
12
1
作者
王永会
陈荣
机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第S01期189-194,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070024)。
文摘
针对从复杂的道路背景中难以有效识别路面裂缝的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和频谱增强处理的路面裂缝图像识别方法。首先,使用分块法和中值滤波对图像进行预处理;其次,通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像转换为频谱图,并对频谱图进行区域去除和增强处理,使用分数阶傅里叶逆变换将处理的频谱图像转换为增强的裂缝图像;再次,通过对增强的裂缝图像进行图像叠加、取反和阈值筛选处理选出缺陷模板;最后,使用Canny边缘检测结合膨胀腐蚀和区域筛选阈值的方法对缺陷模板进行路面裂缝识别。与小波变换(WT)检测算法相比,分数阶傅里叶变换检测图像在准确率和召回率上分别提高了14.35%和17.1%,并分析了频谱增强倍数和減去阈值对实验结果的影响。实验结果表明,使用分数阶傅里叶变换与频谱增强处理的方法能够有效提高路面裂缝的识别率。
关键词
分数阶傅里叶变换
频谱图增强
阈值筛选
缺陷模板
小波变换
Keywords
Fractional
Fourier
Transform(FrFT)
sectral
enhancement
treshold
screening
defect
template
Wavelet
Transform(WT)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分数阶傅里叶变换和频谱增强的路面裂缝图像识别方法
王永会
陈荣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
12
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