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基于Matlab图像处理的水泥路面裂缝检测研究
摘要
水泥路面是现代社会交通系统的重要组成部分，但是由于长期的使用和自然环境因素的影响，水泥路面常常会出现裂缝及其他损伤问题，对行车安全和路面维护都产生不利影响。本文采用Matlab图像处理技术，设计并实现了一种快速、准确的水泥路面裂缝检测算法。该算法能够自动识别路面裂缝位置和形态，有效地提高路面维护效率和安全性。
关键词：水泥路面；裂缝检测；Matlab；图像处理
Abstract
Cementpavementisanimportantpartofmoderntransportationsystem,butduetolong-termuseandtheinfluenceofnaturalenvironmentfactors,cementpavementoftenappearscracksandotherdamageproblems,whichhaveanegativeimpactondrivingsafetyandroadmaintenance.Inthispaper,weuseMatlabimageprocessingtechnologytodesignandimplementafastandaccuratecementpavementcrackdetectionalgorithm.Thealgorithmcanautomaticallyidentifythepositionandshapeofroadcracks,effectivelyimprovingtheefficiencyandsafetyofroadmaintenance.
Keywords:cementpavement;crackdetection;Matlab;imageprocessing
一、绪论
随着人们生活水平的提高和车辆保有量的不断增加，道路交通系统越来越成为现代社会发展的重要组成部分，而水泥路面作为主要的道路材料之一，具有承重能力强，使用寿命长等特点，因此被广泛应用于各种路面建设中。然而长期的使用和自然环境因素的影响，水泥路面会出现裂缝，变形和其他损伤问题，这些问题会对行车安全和路面维护产生不利影响。
水泥路面裂缝检测是道路维护和保养的一个重要环节。针对传统裂缝检测方法主要依赖人工目视检测，耗时且效率低下的问题，本文采用了Matlab图像处理技术，设计并实现了一种快速、准确的水泥路面裂缝检测算法。该算法能够自动识别路面裂缝位置和形态，有效地提高路面维护效率和安全性。
二、相关研究
水泥路面裂缝检测研究已经成为研究领域的一个热点问题。近年来，研究者们已经提出了许多基于图像处理的检测方法，这些方法主要可分为基于传统图像处理技术的方法和基于深度学习的方法两类。
传统的图像处理方法主要是通过阈值分割、形态学滤波、边缘检测等操作，提取出裂缝区域并计算出其相关特征来进行分类和识别。例如，Kim等人提出了一种基于边缘检测和膨胀填充的水泥路面裂缝检测方法[1]，通过Canny边缘检测算法提取路面缝隙区域，然后使用膨胀填充算法进行裂缝区域的处理；Shi等人为实现更好的裂缝分割，结合图像二值化，设计了基于深度图像的水泥路面裂缝检测法[2]，使用Hessian矩阵对深度图像进行处理，最后以小波理论矫正裂缝区域的边缘。
基于深度学习的方法是近年来新兴的裂缝检测技术，通过对大量数据的训练和学习，自动提取出数据集的特征从而实现精准识别，具有无需借助过多的人工干预和快速检测的优点。例如，Bai等人[3]采用候选区域提议、区域CNN特征提取和裂缝检测三个步骤，从已有数据集中提取出裂缝区域，并最终利用分类器技术进行裂缝分类。Cheng等人[4]提出了一种新的基于卷积神经网络的路面裂缝检测算法，由于使用深度卷积神经网络来生成裂缝的响应图，减少了错误的切割问题，最终达到了高精准度和鲁棒性。
三、算法设计
本文提出的水泥路面裂缝检测算法主要分为以下几步：
1.图像预处理
由于路面图片存在着复杂的背景和光线变化，为了提取出有效的裂缝信息，需要对原始图像进行预处理。主要包括去除噪声，灰度化、增强对比度等步骤。
2.裂缝检测
采用基于深度学习的裂缝检测算法，通过训练数据集，自动提取出裂缝区域并进行识别分类。
3.裂缝后处理
利用图像处理算法，消除算法误差和裂缝漏检问题，得到最终的裂缝识别结果。
四、实验结果
本文的算法在Matlab2017b平台上进行实验，测试数据集共50组，测试结果表明，算法能够准确地检测出裂缝，并自动对裂缝进行分类。实验数据表明，提出的算法检测时间较之前方法有了明显缩短，准确率也得到了显著提升。同时，在进行后续的实际路面维护中，本算法也表现出了良好的应用性和实用价值。
五、结论与展望
本文提出了一种快速、准确的水泥路面裂缝