基于流形學(xué)習(xí)的路面破損圖像多特征融合方法.pdf

1、隨著公路交通建設(shè)的快速發(fā)展，道路的維護與管理問題日益突出，人工檢測方法已經(jīng)不能滿足道路交通發(fā)展的要求。近年來，圖像處理技術(shù)不斷發(fā)展，基于圖像處理的路面破損圖像自動檢測方法也不斷涌現(xiàn)。在路面破損圖像識別過程中，受到路面圖像噪聲以及特征提取方法局限性等因素的影響，使得單一特征很難充分描述路面破損圖像的全部信息，而且特征的物理意義也不太明顯。多種特征的線性組合雖然在一定程度上提高了識別精度，但忽視了非線性的特征信息，丟失了多特征間的內(nèi)在聯(lián)系，

2、同時增加了特征數(shù)據(jù)的維數(shù)，可能會導(dǎo)致維數(shù)災(zāi)難。針對路面破損圖像自動識別中單一特征的局限性和多特征融合問題，提出了一種基于流形學(xué)習(xí)的多特征融合方法，利用流形學(xué)習(xí)方法將二維投影、混合密度因子和二階不變矩三種特征組合后的高維數(shù)據(jù)映射到低維空間中，提取出路面破損圖像的本質(zhì)特征，實現(xiàn)多特征融合，提高了識別精度，并實現(xiàn)了路面破損圖像在二維空間中的可視化。本文的主要研究工作如下：
　?。?）提出一種基于流形學(xué)習(xí)的路面破損圖像多特征融合方法。利用

3、流形學(xué)習(xí)方法融合多種路面破損圖像特征，挖掘出多種特征之間的內(nèi)在聯(lián)系，避免組合多種特征導(dǎo)致的維數(shù)災(zāi)難問題。實驗結(jié)果表明，在利用流形學(xué)習(xí)融合后的特征上分類，其分類精度高于直接對組合特征的分類精度。
　　（2）針對高維空間中歐氏距離往往不能真實地反映樣本間相似性的問題，在流形學(xué)習(xí)方法中使用直方圖相交距離替代歐式距離來計算每個路面破損圖像樣本的k個近鄰。實驗結(jié)果表明，使用相交距離作為路面破損圖像樣本間距離度量措施，其識別精度高于歐式距離。