基于脉冲耦合神经网络的路面裂缝提取 (2011年)

考虑裂缝比路面背景更暗的特点．采用结合赋时矩阵的脉冲耦合神经网络模型，实现了路面图像分割和裂缝的粗提取；利用裂缝比杂质面积大的特点．提出一种基于数字形态学的连通区域提取算法，通过计算每个区域包含的像素数量．采用阂值方法剔除杂质，实现裂缝的精提取。研究结果表明：脉冲耦合神经网络裂缝粗提取方法的平均检测率和虚检率分别为92．43％和47．67％；综合方法平均检测率和虚检率分别为91．1％和7．68％．显著提高了路面裂缝检测的准确性。