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      基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法

      文檔序號:6510123閱讀:229來源:國知局
      基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法
      【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法,包括對路面圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到待進(jìn)行道路裂縫增強(qiáng)的原始圖像;分析Hessian結(jié)構(gòu)特征,包括得到原始圖像上每一像素點(diǎn)的Hessian結(jié)構(gòu);對原始圖像的不同結(jié)構(gòu)目標(biāo)進(jìn)行特征分析,包括求出原始圖像上每一像素點(diǎn)對應(yīng)的Hessian結(jié)構(gòu)的特征值和特征向量;裂縫增強(qiáng),包括對原始圖像增強(qiáng)裂縫目標(biāo)的亮度,減弱背景目標(biāo)和偽裂縫目標(biāo)的亮度,得到增強(qiáng)圖像;對增強(qiáng)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析處理,消除裂縫邊緣的毛刺和孤立的噪聲點(diǎn),輸出最終的增強(qiáng)圖像。
      【專利說明】基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本方法屬于圖像處理與模式識別【技術(shù)領(lǐng)域】,特別是涉及到一種新的基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的多尺度道路裂縫增強(qiáng)方法,可以顯著增強(qiáng)道路圖像上裂縫區(qū)域附近的對比度。
      【背景技術(shù)】
      [0002]道路在使用過程中,難免會出現(xiàn)一些大大小小的裂縫,這些裂縫不僅降低了道路的使用壽命,而且對交通安全構(gòu)成威脅,因此路面維修是一項(xiàng)刻不容緩的工作。路面裂縫檢測是路面維修過程中的首要條件,按照傳統(tǒng)的依賴人工進(jìn)行檢測,不僅耗時(shí),也耗人力和財(cái)力。隨著自動化、智能化、高速化技術(shù)的發(fā)展,如何快速準(zhǔn)確地檢測和識別道路裂縫圖像中的裂縫已成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)熱門問題。
      [0003]目前,對裂縫圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方法可分為兩大類:基于空域的算法和基于頻域的算法。前者主要是對灰度級進(jìn)行操作處理,后者主要是基于圖像變換域?qū)ψ儞Q系數(shù)進(jìn)行修正。迄今為止,國內(nèi)外對裂縫增強(qiáng)都有一些研究,但是大多數(shù)都是采用單一尺度在一系列方向上應(yīng)用非線性有限微分算子的方法;0rkisz提出沿裂縫方向進(jìn)行中值濾波的方法,但這方法只進(jìn)行了單一尺度的操作,無法適應(yīng)較大的尺度變化。唐國維等人采用區(qū)域生長技術(shù)對道路圖像進(jìn)行分割處理,雖有一定效果但其運(yùn)算量太大,不能很好的運(yùn)用到實(shí)際系統(tǒng)中。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004]為顯著增強(qiáng)道路圖像裂縫區(qū)域附近的對比度,便于后續(xù)人工裂縫判讀或算法自動裂縫檢測與識別,本發(fā)明公開了一種基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的多尺度道路裂縫增強(qiáng)方法。
      [0005]本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法,包括以下步驟,
      `[0006]步驟1,對路面圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到待進(jìn)行道路裂縫增強(qiáng)的原始圖像;
      [0007]步驟2,分析Hessian結(jié)構(gòu)特征,包括基于以下公式對二維高斯核函數(shù)在不同尺度σ下求其二階偏導(dǎo)數(shù)后與原始圖像做卷積,得到原始圖像上每一像素點(diǎn)在不同尺度σ下的Hessian結(jié)構(gòu),
      【權(quán)利要求】
      1.一種基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法,其特征在于:包括以下步驟, 步驟1,對路面圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到待進(jìn)行道路裂縫增強(qiáng)的原始圖像; 步驟2,分析Hessian結(jié)構(gòu)特征,包括基于以下公式對二維高斯核函數(shù)在不同尺度σ下求其二階偏導(dǎo)數(shù)后與原始圖像做卷積,得到原始圖像上每一像素點(diǎn)在不同尺度ο下的Hessian 結(jié)構(gòu) Η( σ ),

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法,其特征在于:α =0.5, β=| |Η(σ) | |/2。
      3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法,其特征在于:根據(jù)原始圖像上每一像素點(diǎn)(x,y)對應(yīng)的Hessian結(jié)構(gòu)H的特征值λ ” λ 2和特征向量Ul、u2,當(dāng)目標(biāo)為裂縫時(shí),λ i的絕對值趨近于O,λ 2的絕對值是一個(gè)遠(yuǎn)大于O的值;當(dāng)目標(biāo)為偽裂縫時(shí),λ i和λ 2的絕對值都是一個(gè)遠(yuǎn)大于O的值;當(dāng)目標(biāo)為背景時(shí),λ i和λ 2的絕對值趨近于O。
      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于Hessian結(jié)構(gòu)分析的道路裂縫增強(qiáng)方法,其特征在于:步驟4的計(jì)算結(jié)果為對原 始圖像增強(qiáng)裂縫目標(biāo)的亮度、減弱背景目標(biāo)和偽裂縫目標(biāo)的亮度。
      【文檔編號】G06T5/00GK103455985SQ201310396120
      【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年9月3日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月3日
      【發(fā)明者】黃玉春, 饒丹丹, 張圓 申請人:武漢大學(xué)
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