基于霍夫变换的OSTU改进算法在路面裂缝检测中的研究1
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2022-08-03
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收稿
日期：
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稿
件编号：
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作
者简介： 李媛媛（
(**(
—
），女，陕西西安人，硕士研究生。 研究方向：数字图像处理在道路方向的应用。
对路面裂缝图像进行分割 ， 准确完整 的提取出裂 缝以
获得其特征信息是在沥 青路面裂缝的检测与识别过程中至
关重要的步骤，也是进行裂缝测量及判别分类的基础。 文献
+
(,
根
据灰 度稀 疏性 、 全局对 比 度 计算粗 尺 度 下 的 裂缝显 著
值
-
由
裂缝局 部 亮 度 、 边 缘 特 性 、 连 续性 特 点 进 行 不 断 扩 张
的细尺度的局部邻域显著性增强
-
经
空间显著性加强后
-
采
用
自适应阈值分割提取裂缝。 文献
+
!,
提
出一种基于直方图
估计和形状分析的沥青 路面裂缝识别算法， 采用直方图 估
计的方法获取每个子块 图像原始直方图的混合高斯拟合函
数， 两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割
阈 值 。 文献
+
&,
使
用 不 断 增 大 的 结 构 元 素 对 图 像 进 行 交 替
开闭滤波 以消除噪声， 使用多尺度形 态学边缘检测器提取
裂缝边缘， 最后使用基于标记符的分水岭变换分割出裂缝
对象。
文献中算法都是建立在裂缝图像清晰 ，光照均 匀，噪声
较小的情况下。 工程中，由于拍摄环境、摄像机等硬件因素以
及路面本身纹理特征的影响，所摄取的图像明 暗不均，路面
图像中间亮、两边暗，质量并不能达到最佳，裂缝图像难以辨
识。 在对裂缝图像进行预处理后，虽能减少部分噪声，但在对
图像进行阈值分割的时候， 由于算法得出不恰当的阈值，不
能保证裂缝提取的完整性和准确性。 对此，提出基于霍夫变
换的
.
/01
改
进算法，并用连通域标记法
+
23$,
得
到连通域特征
去除噪声。
1
裂
缝图像预处理
由
于照明光源影响、道路两旁物体的投影、路面上的 污
渍等外界因素，以及路面本身纹理特征的干扰，摄取 的图像
普遍存在着缺陷：图像整体偏暗 、亮度不均、噪声多且杂等。
这些会使裂缝很难被辨识或者被完整的提取。 为了能清晰完
整的分割裂缝与背景，需对裂缝图像进行预处理。 本文采用
下列步骤对图像进行预处理：
/
456 #
对
图像进行灰度化及降低分辨率处理。
/
456 !
用
加权邻域平均法
+
7,
对
图像进行平滑操作，去除
噪声。
/
456 &
用
八方向
/
895:
算
子
+
;,
对
图像进行边缘增强。
基于霍夫变换的 OSTU 改进
算法在
路面裂缝检测中的研究
李媛
媛， 黄泉源， 侯智新
（长安
大学 信息工程学院， 陕 西 西安
;(""""
）
摘
要： 由于光 照不均、路面污渍及 沥青颗粒 等因素的影响，传统阈值分割算法应用于路面裂缝处理时效果不佳。 针对
这一问题提出 了基于霍夫 变换 的
.
/01
改
进算法，对分割后 图像 进 行霍夫变 换 得 到 霍 夫 矩阵，统 计 其 极值 和 最 值 分
布情况作为判定依据，不断修正由传统
.
/01
算法得到的初始
阈值并重新分割检验，最终得到最佳阈值。 对新算法进
行理论和实际验证，结果表明，新算法分割效果良好、稳定，抗噪声能力强，极大地提高了裂缝提取的准确度和完整度。
关键词： 裂缝检测； 图像分割； 霍夫变换； 霍夫矩阵
中图分类号：
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文
献标识码：
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文
章编号
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Key words: QLBQW M545Q4J8C
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子设计工程
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第
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卷
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期
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年
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DOI:10.14022/j.cnki.dzsjgc.2016.06.013
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