道路信息自動檢查中的路面破損識別方法及其實現(xiàn)研究.pdf

1、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(chǔ)，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(chǔ)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

2、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

3、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(chǔ)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，