基于MATLAB的道路缺陷自动识别

最新推荐文章于 2025-05-14 01:48:25 发布

GPT_code

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文章标签： matlab 图像处理开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GPT_code/article/details/134888496

本文介绍了基于MATLAB的公路路面缺陷自动识别系统，通过图像预处理、特征提取和BP神经网络的模式识别，实现了对裂缝、网裂、龟裂和坑槽等不同类型缺陷的识别。特别提到了随机游动分割算法在坑槽图像处理中的优势。

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基于MATLAB的道路缺陷自动识别

1 背景

道路缺陷的类别包括路面结构性破损和功能性破损，而路面结构性破损是最常见的，

可以细分为龟裂、块裂、网裂、纵裂和横裂。研究和设计一套道路缺陷检测技术，开发高效、快速、准确的道路缺陷自动识别系统具有重要的理论和现实意义。虽然基于数字图像处理的路面破损检测和识别技术在国外已经有所发展，但是由于路面图像的复杂特性，数字图像处理算法仍在研究。

本文针对附件所提供的道路缺陷图像，运用 MATLAB 图形图像处理工具箱进行图形处理，包括图像的预处理，图像分割，图像特征提取，图像边缘检测等，并得到了预期效果。在分析比较传统方法对道路缺陷图像增强效果及不足之处的基础上，通过对实验分析，选用了梯度倒数加权平均滤波算法，它能有效地平滑图像背景、消除大部分噪声。在图像分割中，根据不同缺陷图像，分别进行了边缘检测和灰度阈值分割，提出了随机游动分割方法进行坑槽图像的分割，得到了较为满意的结果。

对缺陷图像进行特征提取，并分析计算了评判道路缺陷的特征参数，包括平均缝宽、裂缝宽度、块度、面积。采用 BP 神经网络的方法对缺陷图像进行模式识别，对识别的结果及学习率进行了深入讨论。

关键词：道路缺陷；破损检测；梯度倒数加权平均算法；随机游动分割算法；BP 神经网络

2. 分析方法与过程

2.1. 总体流程

本次建模主要包括 3 个模块，分别是数据库查询模块、图像处理模块、参数计算模块。其中数据库查询模块主要实现从前端数据库读取缺陷图像，以及图像处理完成并且参数提取以后的参数统计等功能；图像处理模块主要实现图像灰度变换、图像去噪、图像分割等功能；参数计算模块主要实现对缺陷图像类型的判断，以及对线性裂缝长度的计算和网状裂缝的面积计算等功能，具体实现过程如图 1 所示。