【摘 要】
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提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的
【基金项目】
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国家自然科学基金(60902075);教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队基金(IRT0951)、教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0849);长安大学中央高校基本科研业务费(CHD2009JC114,CHD2010ZY007)资助项目
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提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和＂野点＂删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明：本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、O
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