基于形态学算法实现道路缺陷的自动检测与识别Matlab程序设计

基于形态学算法实现道路缺陷的自动检测与识别Matlab程序设计

摘 要：本文以Matlab为开发平台，使用数学形态学理论中的二值图像处理方法，对道路缺陷进行了自动检测与识别。实验结果表明，本算法在道路缺陷检测方面具有较高的准确性和实用性。

关键词：形态学算法；道路缺陷；二值图像；Matlab

一、引言

道路作为人类交通活动的重要组成部分，其安全性、舒适性和便捷性直接关系到人们的生产和生活。然而，由于车辆和气候等因素的影响，道路上经常会出现各种各样的缺陷，如裂缝、坑洼等。这些缺陷不仅会影响行车的安全和舒适性，还会降低道路使用寿命，增加维修及管理成本。因此，如何快速准确地对道路缺陷进行检测和识别成为了道路养护和管理工作中亟待解决的问题。

二、数据获取及预处理

本文采用公开的道路图像数据集作为研究对象。数据集中包含了道路正面视角的图像，其中部分图像中存在不同程度的缺陷。为了提高道路缺陷检测的准确性和可靠性，我们首先需要对采集到的原始图像进行预处理。

1. 图像灰度化

在本文中，我们采用了Matlab自带的rgb2gray函数将RGB图像转换为灰度图像。灰度图像不仅可以减小数据量，还能够更好地突出目标轮廓。

2. 图像二值化

为了更清楚地区分道路和非道路区域，我们采用了Otsu算法对灰度图像进行二值化处理。Otsu算法旨在根据图像对比度来确定一个阈值，将图像分成两个区间：一个背景区间和一个前景区间。经过试验，我们发现使用Otsu算法的二值化效果优于手动选取阈值的方法。

代码如下：