【摘 要】
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针对基于智能图像处理的桥梁裂缝检测过程中,图像采集数量巨大,检测耗时的问题,提出一种桥梁裂缝图像快速筛选方法。首先对图像进行边缘提取,获得图像中的最长边缘,然后计算该边缘的最小外接圆及其半径,最后通过阈值判别法对图像进行筛选。筛选过程中用到的阈值通过构建一种基于图像分辨率的自适应计算模型来自动确定。实验证明,所提方法能够快速准确地对裂缝图像进行筛选,极大提高了裂缝检测系统的整体性能。
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安公路研究院
【基金项目】
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陕西省重点研发计划(No.2020GY-058)。
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针对基于智能图像处理的桥梁裂缝检测过程中,图像采集数量巨大,检测耗时的问题,提出一种桥梁裂缝图像快速筛选方法。首先对图像进行边缘提取,获得图像中的最长边缘,然后计算该边缘的最小外接圆及其半径,最后通过阈值判别法对图像进行筛选。筛选过程中用到的阈值通过构建一种基于图像分辨率的自适应计算模型来自动确定。实验证明,所提方法能够快速准确地对裂缝图像进行筛选,极大提高了裂缝检测系统的整体性能。
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