【摘 要】
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为了提高在实际复杂背景噪声下对路面裂缝检测的精度,提出了一种基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测改进算法。该算法首先以图像子块为单位,提取对裂缝识别有效的统计、
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2014M551599);国家军口核高基“×××软件支撑平台”(2015ZX01041101)资助
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为了提高在实际复杂背景噪声下对路面裂缝检测的精度,提出了一种基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测改进算法。该算法首先以图像子块为单位,提取对裂缝识别有效的统计、纹理和形状特征。然后,分别在各个特征矩阵下利用稀疏表示分类方法实现对裂缝子块的识别,再融合不同特征下的识别结果,设计综合识别分类器进行子块检测。最后,在识别出的裂缝子块上,采用基于视觉显著性的像素级检测方法精确提取裂缝细节。在实际高速公路路面数据库上的实验结果表明,该算法有效地提升了路面裂缝检测的精度,具有良好的鲁棒性。
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