基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

基于多特征检验的三维沥青路面裂缝检测

针对由裂缝对比度低、路面纹理复杂多变等因素引起的沥青路面三维图像的裂缝检测精度低的问题，对原始三维裂缝图像进行尺寸降维、灰度校正、高斯滤波等预处理；然后以图像截面为研究对象，分别对4个方向的截面依次进行特别设计的倾斜度、高斯分布、边缘梯度3种特征检验，从而获得裂缝截面；接着对各个方向的裂缝截面进行融合和去噪，获得完整的裂缝二值图像；最后，根据路面粗糙度的高低，变化高斯分布特征检验中的相关参数，实现裂缝的高精度检测. 研究结果表明:提出的算法能达到89.19%的准确率、93.69%的召回率及91.06%的 F 值，优于基于三维光影、种子识别的典型三维图像裂缝检测方法.      

基于数字图像的隧道表观病害识别方法研究

阐述了公路隧道结构快速检测车图像采集的原理,以隧道结构表观图像为研究目标,系统分析了隧道裂缝和渗漏水病害的图像特征;基于裂缝图像特征,通过CTA测度算法和边缘检测结合可准确地识别裂缝;根据渗漏水图像特征,采用改进的CTA算法,并结合形态学处理方法,可实现隧道结构渗漏水的识别与定位。研究表明:采用CTA测度及其改进算法可较好地实现表观病害识别,可有效地减弱线缆干扰、光照变化带来的影响。     

基于样本自动标注的隧道裂缝病害智能识别

隧道表面裂缝的检测已经成为地铁运营人员的重要巡检任务之一.为实现隧道裂缝病害的自动监测，提出一种结合病害特征提取和深度学习的隧道裂缝样本自动标注与识别算法；针对隧道裂缝形态特征建立裂缝图像的特征样本库，改进了AlexNet深度卷积网络结构；设计研制了轨道移动式隧道图像采集系统以及巡检车，采集并构建了包含4 500张裂缝图像样本和1 500张测试图像的数据集，用以验证算法的可行性和有效性.研究结果表明：采集的图像清晰度符合要求，所设计算法可完成裂缝目标自动标注；裂缝图像测试集的识别率达到97.8%，证明了算法研究和采集系统的有效性.     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法。利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护作用,采用双边滤波代替Canny边缘检测中的高斯滤波进行边缘图像提取。同时,将基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法应用到钢轨表面边界提取中。实验结果表明,改进LSD直线检测算法对钢轨表面边界直线提取效果较佳,相关评价指标得到较大提升,正常钢轨图像和锈迹钢轨图像的峰值信噪比分别提升6.49%和13.58%,为后续钢轨表面缺陷识别奠定了基础,具有一定的实用价值。     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌｌａｔ多尺度边缘检测算法,这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘。