改进K-means算法在混凝土裂缝图像去噪中的应用 |
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引用本文: | 周童,刘雨,洪彧,蒲黔辉,文旭光.改进K-means算法在混凝土裂缝图像去噪中的应用[J].公路,2023(12):303-308. |
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作者姓名: | 周童 刘雨 洪彧 蒲黔辉 文旭光 |
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作者单位: | 1. 西南交通大学土木工程学院;2. 广西中国-东盟综合交通国际联合重点实验室南宁学院 |
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基金项目: | 广西科技计划项目资助,项目编号桂科AA21077011; |
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摘 要: | 在复杂裂缝情况下,传统裂缝图像去噪技术很难达到理想的降噪效果,且在所提取的图像中裂缝通常表现出畸形、间断或者填充不密实的现象。针对这些问题,提出了一种基于改进初始聚类中心的K-means混合降噪方法:首先利用改进K-means聚类算法对原始RGB图像中裂缝进行预提取;然后设置阈值进行图像灰度二值化操作;最后采用腐蚀膨胀的方法对裂缝区域和形态进行改善。试验结果表明,该方法在降低图像存储大小的同时有效去除了噪声,加快了裂缝形态的提取速度,保证了裂缝形态的真实性和完整性,能够批量化处理大量混凝土裂缝图像。
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关 键 词: | 裂缝检测 K-means 去噪 腐蚀膨胀 |
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