1 简介
作为国民经济发展的命脉,公路交通对于运输业、制造业、旅游业以及农业等国家支柱产业的发展都有着举足轻重的作用。近年来,随着我国公路使用寿命的延长和交通负荷的增加,路面破损检测和养护已成为公路交通领域的主要任务。路面裂缝是公路交通路面损害的早期表现形式,及时对路面裂缝进行检测并养护能够避免裂缝进一步发展而对交通安全造成的影响,具有重要的现实意义。现阶段,路面裂缝识别与提取是路面裂缝检测领域中亟待解决的关键问题,存在着极大的挑战。一方面,由于路面情况复杂,纹理、噪声、阴影等干扰因素的存在,目前的路面裂缝识别任务中存在大量的误判和漏判现象;另一方面,当已知路面上存在裂缝时,如何排除干扰因素的影响,实现路面裂缝的自动、准确提取是路面裂缝检测中的另一个关键问题。


2 部分代码
function s_out = hist_con(s_in, flag)if nargin < 2flag = 0;endif ndims(s_in) == 3I = rgb2gray(s_in);elseI = s_in;ends_out = histeq(I);if flagfigure;subplot(2, 2, 1); imshow(I); title('原图');subplot(2, 2, 2); imhist(I); title('原图直方图');subplot(2, 2, 3); imshow(s_out); title('均衡化结果');subplot(2, 2, 4); imhist(s_out); title('均衡化结果直方图');end
3 仿真结果


4 参考文献
[1]郭立媛. 基于计算机视觉的路面裂缝检测算法研究.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
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本文探讨了公路交通中路面裂缝检测的重要性,指出路面裂缝识别的挑战,如复杂环境干扰和准确提取等问题。通过使用直方图均衡化提升图像质量,为后续的裂缝识别提供支持。同时,该文关注于解决路面裂缝自动检测的关键技术和方法,旨在提高识别准确性,保障公路交通安全。
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