【裂缝识别】路面裂缝图像处理系统（带面板）Matlab实现

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🔥内容介绍

公路在使用过程中会受到各种车辆的反复磨损以及各种其他因素影响,最终路面就会出现严重影响公路正常运行的破损.现行的主要路面破损检测方式是人工检测,这种检测方式不仅耗费大量的人力物力,而且速度极慢,严重影响了道路的检测维护进程.这些路面破损中主要以裂缝的形式表现,所以开发一套路面裂缝自动检测图像识别系统具有重要的理论意义和使用价值. 本文在数字图像处理技术的基础上对路面裂缝图像检测识别系统进行了研究.主要工作和结论如下: 1.本文首先分析了公路路面裂缝检测系统的结构,各种模块的选择以及工作原理,从硬件到软件设计了路面裂缝检测系统.硬件设备主要由检测装置平台,图像采集系统,图像处理系统,供电系统,照明系统组成.软件部分则是基于Matlab GUI的路面裂缝图像处理系统.并且经过多次实际路面裂缝检测试验,成功的验证了检测系统的设计思想和硬件选择的正确性. 2.依据公路路面裂缝图像数据的特点对裂缝进行了图像的增强平滑处理,然后此基础之使用6种边缘检测算子对路面裂缝特征进行了裂缝提取,进而在此基础上提出了8方向Sobel检测算子,并验证了8方向Sobel检测算法在对去除图像噪声改善路面裂缝图像质量方面有明显的效果. 3.应用了腐蚀,膨胀,细化等数学形态学处理方法对路面裂缝图像进行了处理,然后利用阈值判别法分辨出了线性裂缝和网状裂缝,在此基础上又利用投影法分辨出了横向裂缝和纵向裂缝,最后根据分类后的情况计算了网状裂缝的外接面积以及横向裂缝与纵向裂缝的长度,经验证对裂缝类型的判断准确率率可达到80%左右.

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

end

if ndims(s_in) == 3

I = rgb2gray(s_in);

else

I = s_in;

end

s_out = histeq(I);

if flag

figure;

subplot(2, 2, 1); imshow(I); title('原图');

subplot(2, 2, 2); imhist(I); title('原图直方图');

subplot(2, 2, 3); imshow(s_out); title('均衡化结果');

subplot(2, 2, 4); imhist(s_out); title('均衡化结果直方图');

end

🔗 参考文献

[1]董钦.路面裂缝图像检测识别系统研究[D].华东交通大学[2026-01-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.069173.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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