【摘 要】
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有效的视觉显著性方法能准确快速地帮助人们在大量视觉信息中找到感兴趣的物体。针对实际路面图像噪声成分复杂、覆盖面广的特点,提出一种基于图像显著性的路面裂缝检测算法
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(90820306)
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有效的视觉显著性方法能准确快速地帮助人们在大量视觉信息中找到感兴趣的物体。针对实际路面图像噪声成分复杂、覆盖面广的特点,提出一种基于图像显著性的路面裂缝检测算法。该算法对路面裂缝图像分块灰度校正后,根据灰度稀疏性、全局对比度计算粗尺度下的裂缝显著值,然后由裂缝局部亮度、边缘特性、连续性特点进行不断扩张的细尺度的局部邻域显著性增强,再经空间显著性加强后,采用自适应阈值分割提取裂缝。大量的实验结果表明,该算法比传统算法更能正确、有效地检测出裂缝整体区域,抗噪声能力强,漏检率和误检率很低,具有和人类视觉特性相符合的检测结果。
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