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基于统计特征的D邻域滑动窗路面裂缝分割法
摘要：
本文提出了一种基于统计特征的D邻域滑动窗路面裂缝分割方法。该方法首先利用Canny算子检测路面图像中的裂缝，然后基于灰度值、纹理特征和长度特征构造D邻域特征向量。接着，采用滑动窗口的方法在路面图像中滑动，对每个像素点生成一个D邻域特征向量并计算其与统计特征向量的相似度。最后，根据统计特征向量的阈值判断是否为裂缝像素。实验结果表明，该方法可以有效地提高路面裂缝的分割精度和稳定性。
关键词：路面裂缝分割；统计特征；D邻域；滑动窗口
Abstract:
Inthispaper,aD-neighborhoodslidingwindowmethodbasedonstatisticalfeaturesforroadcracksegmentationisproposed.Firstly,theCannyoperatorisusedtodetectcracksinroadimages,andthenD-neighborhoodfeaturevectorsareconstructedbasedongrayscale,textureandlengthfeatures.Next,aslidingwindowmethodisusedtoslideovertheroadimages,generatingaD-neighborhoodfeaturevectorforeachpixelandcalculatingitssimilaritywiththestatisticalfeaturevector.Finally,whetheritisacrackpixelisdeterminedaccordingtothethresholdofthestatisticalfeaturevector.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyimprovethesegmentationaccuracyandstabilityofroadcracks.
Keywords:Roadcracksegmentation;Statisticalfeature;D-neighborhood;Slidingwindow
一、引言
路面裂缝是路面病害的一种常见形式，其出现与路面的老化、材料劣化、过载、环境和地质条件等因素密切相关，对于保证道路交通安全非常关键。因此，开展路面裂缝的自动检测与分割研究对于道路维护和管理至关重要。
路面裂缝的自动检测与分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向。当前的路面裂缝检测与分割方法主要包括基于阈值的方法、基于形态学的方法和基于机器学习的方法等。然而，这些方法往往存在一定的局限性，如对噪声和图像质量的敏感性较高、目标特征的不稳定性等。
为了克服上述问题，本文提出了一种基于统计特征的D邻域滑动窗路面裂缝分割方法。该方法首先利用Canny算子检测路面图像中的裂缝，然后基于灰度值、纹理特征和长度特征构造D邻域特征向量。接着，采用滑动窗口的方法在路面图像中滑动，对每个像素点生成一个D邻域特征向量并计算其与统计特征向量的相似度。最后，根据统计特征向量的阈值判断是否为裂缝像素。
二、方法
2.1图像预处理
本文采用Canny算子来检测路面裂缝，以得到准确的边缘像素信息。首先，将原始路面图像进行灰度化处理，然后对其应用Canny算子，得到边缘检测图像。
2.2D邻域特征向量构造
在生成D邻域特征向量时，本文选取了灰度值、纹理特征和长度特征三个方面的特征。对于灰度值特征，采用路面图像中像素的灰度值作为该像素所代表的D邻域特征向量的灰度值特征；对于纹理特征，本文采用局部二值模式描述符（LocalBinaryPattern，LBP）提取路面图像的纹理特征；对于长度特征，本文采用直线拟合的方法提取路面图像中裂缝的长度信息。
2.3D邻域滑动窗口特征匹配
在进行D邻域滑动窗口特征匹配时，本文首先采用滑动窗口的方法在路面图像中滑动，对每个像素点生成一个D邻域特征向量。然后，利用统计特征向量，计算每个像素点D邻域特征向量与统计特征向量的相似度。最后，根据统计特征向量的阈值对D邻域滑动窗口特征进行分类，即判断该像素点是否为裂缝像素。
3实验结果
本文选取了多种公开数据集进行实验，包括公路路面图像数据集、城市路面图像数据集和工业路面图像数据集。实验结果表明，本文提出的基于统计特征的D邻域滑动窗路面裂缝分割方法在路面裂缝检测方面具有很好的效果和稳定性。
4结论
本文提出了一种基于统计特征的D邻域滑动窗路面裂缝分割方法。该方法在裂缝检测方面具有较好的精确度和稳定性，能够有效地应用于路面裂缝检测和维护。