【摘 要】
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路面裂缝检测是道路维护工作的重要内容之一。分维数可以很好地表现裂缝的特征。在差分计盒方法计算图像分维数的基础上,提出了一种改进算法;并将其应用到路面裂缝图像的阈值化。再结合数学形态学中的膨胀、腐蚀、开和闭运算以及底帽变换,采用多个合适的结构元素,在阈值化的裂缝图像基础上进行裂缝骨架提取,并去除噪声和毛刺,将利用该方法得到的检测结果与利用最大类间方差法和Canny算子得到的结果比较,表明该方法能够很
【基金项目】
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国家自然科学基金（60873186）, 西安市自然科学基金合同项目（CX125218）资助
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路面裂缝检测是道路维护工作的重要内容之一。分维数可以很好地表现裂缝的特征。在差分计盒方法计算图像分维数的基础上,提出了一种改进算法;并将其应用到路面裂缝图像的阈值化。再结合数学形态学中的膨胀、腐蚀、开和闭运算以及底帽变换,采用多个合适的结构元素,在阈值化的裂缝图像基础上进行裂缝骨架提取,并去除噪声和毛刺,将利用该方法得到的检测结果与利用最大类间方差法和Canny算子得到的结果比较,表明该方法能够很好的实现路面裂缝的分割和提取。分割提取的裂缝位置准确,抗噪性能改善,更具实用性。
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