基于传统图像处理技术的路面裂缝检测识别系统设计及实现

基于传统图像处理技术的路面裂缝检测识别系统设计及实现

本文介绍了一种基于传统图像处理技术的路面裂缝检测识别系统。该系统使用MATLAB编写，通过图像预处理、裂缝分割以及特征提取等步骤实现路面裂缝检测识别功能。

1. 图像预处理

在进行图像预处理时，首先需要对原始图像进行灰度化处理和中值滤波。灰度化处理可以将图像转化为灰度图像，方便后续处理；中值滤波可以有效去除图像中的噪声。

2. 裂缝分割

裂缝分割是路面裂缝检测识别系统中最重要的一步。在本文中，我们采用了基于边缘检测的裂缝分割方法。其中，Sobel算子和Canny算子用于对图像进行边缘检测，得到图像边缘信息；利用形态学处理方法对图像进行开运算和闭运算操作，消除裂缝边缘的毛刺和孔洞。

3. 特征提取

在裂缝分割完成后，需要对裂缝区域进行特征提取。本文采用了基于灰度共生矩阵（GLCM）的特征提取方法。通过计算GLCM可以得到图像的纹理特征，进而对裂缝进行分类识别。

4. 裂缝分类识别

本文采用支持向量机（SVM）进行裂缝分类识别。将特征提取得到的特征值输入SVM分类器中，进行裂缝和非裂缝的二分类判断。经过多次实验，本文选择了基于径向基函数(RBF)的SVM分类器，并通过交叉验证对SVM分类器进行了参数调优。

5. 实验结果分析

在本文中，我们选取了包含多种路面裂缝类型的实际图像进行测试，结果表明本文所提出的路面裂缝检测识别系统可有效地实现裂缝检测和分类识别功能。