局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测

摘要：

针对传统裂缝检测算法抗干扰能力弱,浅层裂缝易误判等问题,提出一种局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测算法.首先,针对混凝土表皮脱落及渗水等干扰问题,采用Gauss-Frangi双重滤波对图像模糊化处理,退化噪声的特征信息,并增强图像中的线性结构.其次,针对常规算法无法识别弱特征的浅层裂缝问题,根据局部区域裂缝点间的空间相关性,提出基于网格聚类联合区域增长算法实现局部区域裂缝的动态分割.最后,针对分割图像中伪裂缝等顽固噪声,提出一种基于形状特征及结构相似性原理方法剔除噪声.实验表明,所提算法可检测出更多的裂缝细节信息,且保持较高的精确率,提高了裂缝图像分割质量.

关键词：图像去噪、网格聚类、区域增长、结构相似性、桥梁裂缝

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省交通科学研究院股份有限公司科技项目GZJKY科技字2017-20

在线出版日期：2020-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：272-277