基于图像处理实现公路裂缝检测的研究与实现

最新推荐文章于 2025-05-27 15:01:55 发布

雨中微步

最新推荐文章于 2025-05-27 15:01:55 发布

阅读量245

点赞数 1

文章标签：图像处理计算机视觉目标跟踪 matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_79326930/article/details/132195054

版权

Matlab 专栏收录该内容

213 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文探讨了使用计算机视觉技术检测公路裂缝的方法，包括图像灰度化、Sobel边缘检测、二值化处理和形态学操作。通过Matlab源代码实现，该方法能有效定位裂缝并具有广泛的应用潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于图像处理实现公路裂缝检测的研究与实现

公路裂缝是公路养护中常见的问题，它会对行车安全产生巨大威胁。因此，开发一种快速、准确地检测公路裂缝的算法具有重要意义。本文介绍使用计算机视觉技术实现公路裂缝检测的方法，并提供相应的Matlab源代码。

首先，我们将公路图像进行灰度化处理。这一步骤可以简化图像处理的后续步骤，同时减少了计算量。接着，我们使用Sobel算子对图像进行边缘检测。Sobel算子能够检测出图像中存在的边缘信息，边缘处的像素值会被强化，其余像素的值则变为0。得到边缘信息后，我们对图像进行二值化处理。通过设定合适的阈值，图像中的目标区域即为裂缝区域，其余区域则为背景。

接下来，我们使用形态学操作对二值化图像进行处理，以进一步优化图像。首先，我们使用膨胀操作填充图像中裂缝的空洞。然后，我们使用闭运算操作消除裂缝周围的噪点。最后，我们对处理后的图像提取裂缝区域的轮廓信息，得到目标区域的坐标信息。

下面是本文提供的基于Matlab的源代码：

% 图像灰度化处理
img = imread('road.jpg');
gray = rgb2gray(img);
 
% Sobel算子边缘检测
edgeImg = edge(gray, 'sobel');
 
% 图像二值化处理
threshold = 0.2;
binaryImg = imbinarize(e

了解本专栏