基于分形小波理论的纹理分割研究

为了更有效地描述图像纹理特性,在深入研究现阶段各种纹理分割方法的基础上,提出了基于分形小波维数的纹理分割方法.该方法通过提取分形小波维数,将分形的方法和小波理论结合,提取了图像的分形特征参数,然后利用分形小波维数进行图像分割,并用实验证明该方法的有效性及实用价值.     

视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究

为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术．中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中闽值分割的最终处理算法。     

基于数字图像处理的表面裂缝宽度测量

为了避免传统人工裂缝宽度检测方法耗时、耗力、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于数字图像处理技术的表面裂缝宽度测量方法。介绍了该法首先通过编制的程序对采集到的数字图像进行像素标定、灰度转换、阈值分割、中值滤波等步骤后,提取裂缝的图像,进而计算得到裂缝的宽度的过程。同时,利用试验方法对该法进行了误差分析,验证了该法具有相当高的精确性与可行性,可以满足工程实际的需要。     

高速公路路面裂缝识别算法研究

经过研究给出了不均匀光照的路面裂缝图像识别的详细算法。算法采用多窗口中值滤波进行图像平滑,既能去除图像的噪声点,又较好地保留了裂缝的边缘信息;使用背景子集图像插值校正法进行灰度校正,有效地克服了不均匀成像对后期图像分割的影响;采用otsu阈值分割、形态学去噪及连通区域标记完成裂缝图像分割;选用连通区域个数、投影特征和分布密度3个参数完成裂缝分类;最后提取裂缝长度、宽度和破损面积等裂缝参数。实验结果显示分类准确率为94%,线状裂缝长度误差均值为7.2%,宽度误差均值为11.3%,非线状裂缝的面积误差均值为9.6%,表明这一方法有效、可靠。      

基于曲率相似性的路面连续纵长裂缝匹配方法

车载相机拍摄得到的路面裂缝形状分布随机,且由于视场角有限每次只能拍摄到道路上纵向长裂缝的一部分,导致纵长裂缝检测不完整。利用逆透视变换方法将车载相机采集的道路前方倾斜图像转化成正射图像,以去除纵长裂缝图像的透视变形;采用深度学习中的语义分割网络Deeplab V3+实现裂缝像素的提取;在此基础上,提出基于曲率相似性的由粗到精的两阶段路面连续纵长裂缝匹配方法。将待匹配的裂缝曲线分割为一连串相互重叠的子曲线序列,相互匹配的子曲线即为裂缝曲线相匹配的部分;利用曲率将子曲线局部形状与走势的特征表达为描述符,使用Kd-tree最邻近匹配算法对曲线描述符进行快速粗匹配。根据连续2张道路图像中纵长裂缝在空间位置分布上延续的特征,在裂缝曲线分割成子曲线时添加约束条件,前1张图像中裂缝曲线的起点和后1张图像中裂缝曲线的终点分别作为各自子曲线的1个端点;在粗匹配结果的基础上,逐步缩小分割曲线的间隔,迭代提高子曲线描述符间的归一化互相关系数,直至其大于等于阈值或者迭代次数超出最大迭代次数,实现对粗匹配结果的精调整。为验证算法精度,以武汉大学校园内路面不同类型的连续纵长裂缝为对象开展实验,匹配结果误差最小为0.688像素,精调整的误差比粗匹配平均减小24.19%。为进一步验证噪声下干扰的稳定性,仿真环境下增加了裂纹像素噪声;当高斯噪声的标准差从0增大到2像素时,匹配结果误差仅增大了1.083像素。将所提方法与SIFT算法进行对比,10组实验中,所提方法都能匹配成功;而SIFT算法在其中2组实验中匹配结果完全错误,表明所提算法有较好稳定性。      

分形维数在基于噪声的发动机故障诊断中的应用

将分形理论引入发动机噪声信号分析中,介绍了基于信号重构的发动机噪声分形维数G-P算法,运用自相关函数法和伪相图法讨论了信号重构中延迟时间的选取,并通过分析比较分形维数随嵌入维数的收敛关系,确定了分形维数计算中合适的嵌入维数。从不同工况下柴油机噪声信号分形维数的变化关系中发现:基于发动机噪声的分形维数可以定性表征发动机故障,在一定程度上可作为内燃机工作状态监测和故障诊断的一个特征量。     

基于双层连通性检测的路面裂缝图像识别算法

针对路面裂缝图像识别结果容易存在孤立噪声和断续边缘的情况,提出了基于像素-裂缝子块双层连通性检测的图像自动识别算法,主要有4个部分:(1)基于自适应灰度拉伸的图像增强算法;(2)基于自适应大津法和八方向Sobel梯度信息的组合分割算法;(3)基于连通性检测的二值图像去噪算法;(4) 32×32裂缝子块识别和优化连接算法.然后,对5张3056×2048的路面破损图片进行裂缝识别,结果显示,该算法从像素和裂缝子块这2个层次进行连通性增强处理,可获得完整而连续的裂缝图像.最后,针对10张512×512的路面破损图片,对全局OTSU分割、八方向Sobel检测、Canny检测和本文算法进行测试,各算法综合性能指标F1值依次为62.46％、23.84％、10.45％和88.30％,准确率依次为83.45％,27.82％,17.83％和86.60％,召回率依次为56.89％,21.83％,8.89％和90.68％,体现了本文算法的优越性.     

基于Crack Mask R-CNN模型的路面裂缝像素级分割及测量算法应用分析

针对现有路面裂缝分割存在的问题,该文提出一种Crack Mask R-CNN像素级分割算法。Crack Mask R-CNN是一种用于路面裂缝图像的实例分割框架,其不仅可对图像中的裂缝进行检测,还可以对每一个裂缝的具体轮廓给出一个高质量的分割结果。首先对采集的道路裂缝大数据进行数据去噪和数据增强,构建用于模型训练、测试的数据集;其次,通过优化分割算法中锚框的比例和大小提高模型选择裂缝候选区域的准确度,并使用IoU-guided非极大值抑制（Non-Maximum Suppression,NMS）算法替代传统算法,以此提高道路裂缝分割精度。在模型学习超参数优化方面,通过训练多种组合算例,从中选择分割效果最优的超参数组合,最终训练出裂缝分割精度为93.45%的分割模型;最后,通过提取裂缝区域的拓扑特征信息,进一步实现裂缝像素级别尺寸信息的有效测量。     

基于分形理论的气缸套磨损表面特征形貌表征

基于分形维数和多重分形谱理论,以不同工况下镀铬气缸套—PVD活塞环摩擦磨损试验试样为对象,通过三维共聚焦激光扫描显微镜获取磨损表面的二维灰度图像,并将其转化成黑白二值图像,采用盒维数法测算缸套磨损表面的分形维数,运用多重分形谱测算谱宽度,定量表征气缸套磨损表面的形貌特征和表面的高度均一性。结果表明,气缸套磨损表面具有明显的分形特征,且为一重分形。表面越粗糙,分形维数越小,分形谱宽度值越大。     

基于改进变分模态分解与双测度分形维数的发动机故障诊断

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与双测度分形维数的发动机故障诊断方法。首先利用互信息法对缸盖振动信号进行端点延拓,并利用VMD算法将延拓后信号分解为多个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),从而抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度。然后利用正交变换方法将各IMF分量正交化,给定时间尺度序列τ=(τ_1,τ_2,…τ_n),并自适应地选择分界点将τ划分为第Ⅰ、Ⅱ尺度区间,利用各正交化的IMF分量在两个尺度区间内分别计算信号的分形维数,得到双测度分形维数,分别描述信号中的细节信息和趋势信息。最后将双测度分形维数作为特征参数输入极限学习机分类模型实现发动机故障诊断。仿真与试验结果表明:所提方法能够有效抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度,双测度分形维数具有良好的类内聚集性和类间离散性,提高了发动机故障诊断精度。     

基于分形理论的沥青混合料骨架特性分析

采用分形理论的基本原理和方法,对沥青混合料的骨架特性进行研究,探讨了分形维数在骨架判定中的识别作用。通过贝雷法将CA值表现为粗集料分形维数D_C的函数,从而揭示了沥青混合料骨架特性的分形本质。在此基础上提出了不同公称最大粒径沥青混合料骨架特征的D_C值上限。验证试验表明,粗集料分形维数D_C值可以较为准确的预估沥青混合料集料骨架特征。     

基于分形理论的沥青混合料车辙试验研究

用分形理论对沥青混合料中粗集料骨架间隙的特征进行了分析评价.通过对混合料试件的切割获取截面图像,应用数字图像处理技术,得到粗集料骨架间隙的分形维数,提出了计算方法.以FAC-20为例,计算了原始试件和车辙试验中不同加载时段粗集料骨架间隙分形维数的变化情况,在粗集料骨架间隙的分形维数与力学性能之间建立了联系.     

远距离混凝土桥梁结构表面裂缝精确提取算法

在分析桥梁结构表面裂缝图像特征基础上,结合改进Snake主动轮廓模型图像分割算法,融合距离传感器信息,提出一种综合高分辨率图像采集、裂缝敏感区域截取、孤立噪声去除、裂缝旋转和标记的裂缝提取算法,实现了交互式远距离混凝土桥梁结构表面裂缝的精确提取。分析结果表明:改进Snake主动轮廓模型图像分割算法误分率为3.89%,运算时间为153ms,试验对比裂缝宽度显微镜观测值,裂缝提取绝对误差小于0.05mm,该算法可满足工程检测需求。     

基于高度差乘积的三维沥青路面裂缝识别

为了提高三维沥青路面中裂缝的提取精度与可靠性,提出了一种基于高度差乘积原理的沥青路面三维图像裂缝检测算法。首先,使用同时考虑空域和频域信息的双边滤波器对图像进行预处理,以达到平滑路面纹理并保持裂缝轮廓特征的目的;然后,利用裂缝轮廓的高-低-高程度大于纹理区域且具有较强对称性的特点,设计了一个高度差乘积算子,该算子能有效放大裂缝与非裂缝区域的差异程度,通过该算子的处理可得到相应的裂缝映射图像;最后,对映射图像进行动态阈值分割和去噪,获得最终的裂缝二值图像。研究测试表明:提出的算法能达到96.51%的准确率、83.35%的召回率及87.97%的F值,相对于其他典型三维裂缝检测方法有所改善。     

基于深度学习语义分割的桥梁病害图像像素级识别方法

为了解决如何从背景中把感兴趣的桥梁病害区域以像素级精度识别出来的问题,本文针对混凝土裂缝、钢材锈蚀、表面涂层脱落、混凝土掉块4种桥梁局部病害形式,提出了一种基于深度学习语义分割的桥梁病害图像像素级识别方法,通过构建由一系列功能层组成的深度卷积神经网络(包括卷积层、批归一化层、非线性激活层、最大池化层、反卷积层、全连接层、softmax分类层等),实现像素级的病害区域识别。以考虑不平衡数据处理的像素级交叉熵分类损失为模型训练的损失函数,同时采用数据增强方法,对输入输出图像随机采用逆时针旋转90°、180°、270°、水平翻转、竖直翻转的形式来提高模型的泛化能力。将400张原始病害图像和其像素级分割真实值分别作为输入和输出,80%进行训练,剩余20%作为测试集。随着训练过程的进行,损失不断下降,准确率逐渐上升,最终经过100轮次训练(每轮的批次大小为32),准确率提升至94. 96%。测试结果表明,训练模型基本可以实现对混凝土裂缝、钢材锈蚀、表面涂层脱落、混凝土掉块4种桥梁局部病害区域的像素级识别,其中可以很好地识别出在较简单背景下的混凝土裂缝病害区域,而对于复杂背景下的表面涂层脱落、混凝土掉块、钢材腐蚀耦合发生时的识别结果的准确度则相对降低。可能原因是由于在实际复杂场景下,表面涂层脱落、混凝土掉块具有很大程度上的相似性,并且钢材腐蚀往往伴随着表面涂层脱落、混凝土掉块的发生。     

数字图像处理在混凝土路面裂缝中的应用

使用传统的混凝土路面裂缝检测方法得到的图像存在对比度不强、噪声大等问题,难以满足现代道路工程管理或者无损检测等工作的使用要求。为解决裂缝图像中存在的这些干扰,采用数字图像处理技术通过计算机手段来改善图像质量等问题。该文以数字图像处理为核心展开,介绍其在路面裂缝应用中的发展。围绕近年来数字图像处理在道路裂缝上的研究进展与成果,分析数字图像处理在去除裂缝图像噪声、增强、分割、特征提取方面的原理和特点。最后,综述目前存在的问题,并探讨未来的发展趋势和应用前景。数字图像处理技术可有效改善路面裂缝图像的质量、增强重要特征,在混凝土路面裂缝图像处理中具有较大的应用价值。     

结合图像增强和数学形态学的水泥混凝土路面裂缝识别方法

针对水泥混凝土路面裂缝识别的干扰和噪声问题,提出一种结合图像增强和数学形态学的裂缝检测方法。首先利用小波变换和空域滤波滤除图像中的干扰和噪声;接着采用形态学基本操作增强裂缝与背景的对比度;最后采用基于形态学的多尺度梯度边缘检测方法实现裂缝提取。试验结果表明,相比于传统的基于边缘检测算子的裂缝检测方法,文中方法可以有效地去除图像中的干扰和噪声,同时能够完整地保留裂缝方向及形状。     

基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究

利用机器视觉图像处理方法,针对传统的人工测量高速公路路面裂缝方法的多种弊端,提出一种对高速公路路面裂缝的图像信息进行自动分析处理的新算法,采用几何学原理,将现实世界的三维坐标,投影为二维信息,通过一系列的转换,可以精确地得到裂缝的长度与面积。实验结果表明,可以较精确地测量出裂缝的长度、宽度及面积,为高速公路路面裂缝的分析和管理提供了技术基础。     

基于Matlab图像处理方法的桥梁裂缝宽度检测研究

为实现桥梁裂缝检测的快速化和智能化,基于Matlab图像处理技术,提出一种非接触式的桥梁裂缝测定方法,其主要通过预先获取桥梁裂缝图像,采用图像灰度化和中值滤波去噪的方法对目标裂缝图像进行预处理,并通过多次腐蚀和膨胀操作,消除裂缝二值图像的边缘毛刺,最后调用Minboundrect函数对目标裂缝图像进行精确测定。结果表明:所选裂缝样本点的宽度尺寸测定值与真值间的相对误差满足工程要求。     

基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究

利用机器视觉图像处理方法,针对传统的人工测量高速公路路面裂缝方法的多种弊端,提出一种对高速公路路面裂缝的图像信息进行自动分析处理的新算法,采用几何学原理,将现实世界的三维坐标,投影为二维信息,通过一系列的转换,可以精确地得到裂缝的长度与面积。实验结果表明,可以较精确地测量出裂缝的长度、宽度及面积,为高速公路路面裂缝的分析和管理提供了技术基础。