路面病害圖像自動分類方法研究與分析.pdf

1、基于圖像的公路路面病害自動識別與分類，一直是圖像處理和模式識別領(lǐng)域的一項挑戰(zhàn)性工作，其對公路養(yǎng)護工程具有很大的指導作用。本文的背景科研項目為南京理工大學江蘇省自然基金項目：路面圖像中病害信息檢測、分類與度量方法的研究。本文探索路面各類病害的圖像特性，研究基于圖像的路面病害自動識別分類方法。 本文基于路面病害二值圖像，主要研究路面病害圖像的特征提取方法。通過對路面病害圖像細致、扎實的特征分析，針對性地提出了各種路面病害圖像的結(jié)構(gòu)特

2、征，包括線性特征，密集度特征和區(qū)域統(tǒng)計特征，這些特征很好地描述了各類路面病害的形狀特性，具有明顯的分類效果；同時著重提出了基于分形的路面病害統(tǒng)計特征提取方法，通過對路面病害二值圖像分形維數(shù)得計算，所得路面病害圖像的盒維數(shù)與信息維數(shù)可以有效地區(qū)分三大類路面病害：單向裂縫、網(wǎng)狀裂縫和坑槽。 最后，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)針對路面病害的分類器設(shè)計，以路面病害圖像的結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計特征相結(jié)合所組成的特征向量作為分類器的輸入，輸出結(jié)果包括六種病