【摘 要】
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衬砌裂缝图像的分割和信息提取是裂缝自动检测系统中的重点。在采集图片大量试验的基础上对裂缝信息采集流程进行优化。其中,针对衬砌图像分割,提出结合prewitt算子和Otsu阈值的梯度类间阈值法,并用数学形态学对图片进行进一步优化,从而得到裂缝区域完整而杂质区域较少的二值图像;针对裂缝特征提取,通过对试验图片集合特征的分析确定描绘子为面积、周长、集中度、外接矩形长宽比、外接矩形占有率以及平均宽度。应用
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衬砌裂缝图像的分割和信息提取是裂缝自动检测系统中的重点。在采集图片大量试验的基础上对裂缝信息采集流程进行优化。其中,针对衬砌图像分割,提出结合prewitt算子和Otsu阈值的梯度类间阈值法,并用数学形态学对图片进行进一步优化,从而得到裂缝区域完整而杂质区域较少的二值图像;针对裂缝特征提取,通过对试验图片集合特征的分析确定描绘子为面积、周长、集中度、外接矩形长宽比、外接矩形占有率以及平均宽度。应用实例表明,梯度类间阈值法能够更好地实现对图像的分割,较常用的Otsu法更能适应复杂背景的裂缝图片。通过对
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