基于分数阶傅里叶变换和频谱增强的路面裂缝图像识别方法

摘要

针对从复杂的道路背景中难以有效识别路面裂缝的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和频谱增强处理的路面裂缝图像识别方法。首先,使用分块法和中值滤波对图像进行预处理;其次,通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像转换为频谱图,并对频谱图进行区域去除和增强处理,使用分数阶傅里叶逆变换将处理的频谱图像转换为增强的裂缝图像;再次,通过对增强的裂缝图像进行图像叠加、取反和阈值筛选处理选出缺陷模板;最后,使用Canny边缘检测结合膨胀腐蚀和区域筛选阈值的方法对缺陷模板进行路面裂缝识别。与小波变换(WT)检测算法相比,分数阶傅里叶变换检测图像在准确率和召回率上分别提高了14.35%和17.1%,并分析了频谱增强倍数和減去阈值对实验结果的影响。实验结果表明,使用分数阶傅里叶变换与频谱增强处理的方法能够有效提高路面裂缝的识别率。