【摘 要】
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针对路面裂缝特征的快速提取与分类,提出一种基于Hessian矩阵的多尺度滤波算法。该算法通过从不同尺度检测路面图像中的裂缝,抑制路面图像非重要特征,突出路面裂缝特征,利用H
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,白城兵器试验中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472267);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_1311)
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针对路面裂缝特征的快速提取与分类,提出一种基于Hessian矩阵的多尺度滤波算法。该算法通过从不同尺度检测路面图像中的裂缝,抑制路面图像非重要特征,突出路面裂缝特征,利用Hessian矩阵的特征值和特征方向实现裂缝生长方向的跟踪,再根据裂缝曲率特征对裂缝进行快速分类。实验结果表明,该算法可以准确、快速检测出裂缝覆盖区域并进行分类,抗噪声能力强;可以有效提取微弱路面裂缝信号,图像分割精度高,漏检率和误检率很低,适应大部分复杂路面环境。
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