基于Hou曲变换的道路裂缝自动检测与分类方法

摘要

针对目前道路裂缝自动提取与分类方法存在效率低、识别率低的问题,本文利用基于变换域的道路裂缝自动检测与分类方法.实验利用移动平均阈值分割与连通域规则结合的方法对道路灰度图像进行去噪处理;然后利用Canny算子对去噪后图像进行边缘提取;之后利用Hough变换对提取的边缘图像进行道路裂缝的自动检测与分类,最后与Radon变换自动检测方法进行运算速度比较.由实验结果可得:移动平均阈值分割与连通域规则结合的去噪方法相比于其他方法,去噪声更加高效,运算速率较快,并且能有效避免过度分割裂缝特征信息.基于Hough变换道路裂缝自动检测方法能快速地检测出裂缝信息.根据Hough变换极值点的分布能够判断出裂缝类型以便根据裂缝类型与灾害等级来制定应对方案.