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。</