[碩士]道路信息自動檢查中的路面破損識別方法

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內(nèi)容簡介

　　[碩士]道路信息自動檢查中的路面破損識別方法　　學科專業(yè)：計算機應用技術(shù)　　授予學位：碩士　　學位授予單位：武漢理工大學　　學位年度：2009　　本文的研究目的:1.針對多功能高等級公路路況數(shù)據(jù)自動采集車在時速70km/h下，CCD攝像機攝取的路面破損圖像，以Pal-King模糊增強算法為研究基礎，建立新的模糊增強算法，結(jié)合圖像分塊的增強方式，對路面破損圖像進行快速處理，使增強后的圖像接近反映真實裂紋分布狀態(tài)的二值圖像，減輕人工識別的工作負擔。2.在研究傳統(tǒng)圖像分割技術(shù)的基礎上，提出一種快速的路面破損圖像進行圖像分割的新二值化算法，二值化后的圖像經(jīng)過去噪聲處理，能夠反映真實裂紋信息。3.采用新的特征向量提取方法，通過聚類分析的方式達到自學習的效果，完成路面破損類型的自動識別。　　本文的主要研究內(nèi)容:1.通過分析各種路面破損圖像增強技術(shù)應用于多功能高等級公路路況數(shù)據(jù)自動采集車采集的圖像的效果，找到各種算法的不足。由于實際應用中，圖像本身的邊緣、區(qū)域、紋理等具有模糊性，對圖像處理結(jié)果的描述、解釋帶有模糊性，因此重點研究模糊增強算法中的經(jīng)典Pal-King算法，找出該算法的不足，提出改進方案，從而找到一種新的模糊增強算法。2.研究經(jīng)典的路面破損圖像二值化算法，分析二值化效果不佳的原因，找出一個適用于多功能高等級公路路況數(shù)據(jù)自動采集車采集的圖像的二值化算法。3.根據(jù)二值化后的圖像，經(jīng)分析、試驗得出一種特征值提取的方法，從而根據(jù)特征值實現(xiàn)破損類型的自動識別。　　本文的研究成果:1.在Pal-King經(jīng)典算法的基礎上，提出了一種新的模糊增強算法，結(jié)合圖像分塊增強的方式，對路面破損圖像進行快速處理，增強后的圖像不僅剔除了陰影的干擾而且照度均勻，接近反映真實裂紋分布狀態(tài)的二值圖像。2.在研究傳統(tǒng)路面破損圖像分割方法的基礎上，根據(jù)同一區(qū)域內(nèi)像素之間灰度變化平緩、起伏較小、統(tǒng)計方差小，在區(qū)域邊緣像素之間灰度值的起伏變化大、統(tǒng)計方差大的路面圖像的這一基本事實，提出了一種以圖像灰度標準差和灰度均值為判別基礎的圖像分割新算法，3.根據(jù)該算法二值化后的圖像，使用新的特征量提取方法，達到高準確率的自動識別的目的。

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