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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
[Rr,Cc] size(Image1);% 获取 Image1 矩阵的大小#xff08;行数和列数#xff09;
% 创…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
[Rr,Cc] size(Image1);% 获取 Image1 矩阵的大小行数和列数
% 创建一个高斯滤波器 G大小为 9x9标准差为 3
G fspecial(gaussian,[9 9],3);
% 使用高斯滤波器 G 对图像 Image1 进行滤波处理结果存入变量 Image2
Image2 imfilter(Image1,G,symmetric,same,conv); % 创建三个 lxc 的零矩阵分别用于存储 X 方向梯度、Y 方向梯度和梯度幅度
%Matrices grad
Ix zeros(Rr,Cc);
Iy zeros(Rr,Cc);
Ixy zeros(Rr,Cc); % 使用 Sobel 算子计算图像的梯度并存储在 IX、IY 和 Ixy 中
for i2:Rr-1for j2:Cc-1Ix(i,j) -(-double(Image2(i-1,j-1))-2*double(Image2(i,j-1))-double(Image2(i1,j-1))double(Image2(i-1,j1))2*double(Image2(i,j1))double(Image2(i1,j1)))/8;Iy(i,j) -(-2*double(Image2(i-1,j))2*double(Image2(i1,j))-double(Image2(i-1,j-1))double(Image2(i1,j-1))-double(Image2(i-1,j1))double(Image2(i1,j1)))/8;Ixy(i,j) sqrt(((Ix(i,j))^2)((Iy(i,j))^2));end
end% 进行二值化处理使用滞后阈值法
Image3 zeros(Rr,Cc);%binaire
lvl1 8;
lvl2 5;for i1:Rrfor j1:Ccif Ixy(i,j)lvl1 %如果梯度大于 lvl1 Image3(i,j)255;elseif Ixy(i,j)lvl2%如果梯度小于 lvl2 Image3(i,j)0;endend
end
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4.算法理论概述 路面裂痕检测是基于图像处理和机器视觉的一种重要应用。通过图像形态学处理和边缘提取算法我们可以有效地检测出路面的裂痕。路面裂痕检测主要基于图像处理和机器视觉的原理。首先通过图像采集设备获取路面的图像。然后利用图像处理和形态学算法对图像进行预处理以改善图像的质量并提取裂痕的特征。最后利用边缘检测算法找出图像中的裂痕。
实现步骤
图像采集首先需要使用图像采集设备如摄像头或无人机等获取路面的图像。这一步是整个裂痕检测过程的基础。图像预处理由于采集的图像可能受到光照、噪声等因素的影响需要进行一些预处理操作例如灰度化、滤波等。此外还可以使用对比度增强、亮度调整等方法来提高图像的对比度以便更好地显示裂痕。形态学处理形态学处理是一种用于提取和增强图像特征的方法。在此处我们主要使用腐蚀和膨胀操作来处理路面图像。腐蚀操作可以消除裂痕的末端而膨胀操作则可以恢复这些末端。此外形态学处理还可以用来去噪声、连接断开的裂痕等。边缘提取边缘是图像中裂痕的主要特征。我们可以使用各种边缘检测算法来找出这些边缘例如 Sobel、Canny、Prewitt 等算法。这些算法主要通过计算像素点周围的梯度或强度变化来检测边缘。后处理在检测到裂痕后我们可以使用一些后处理技术来提高检测结果的精度例如霍夫变换来找出直线型的裂痕或者使用动态规划等方法来连接断开的裂痕。
这里我们主要介绍两种常用的边缘检测算法Sobel和Canny算法。
Sobel算法
Sobel算法通过计算像素点周围邻域的梯度来检测边缘。对于每个像素点 (x, y)它在两个方向上的梯度可以表示为
G(x, y) sqrt((x1)^2 (y1)^2) - sqrt(x^2 y^2)
G(x, y) 可以表示为水平方向梯度和垂直方向梯度 G1 和 G2
G1(x, y) sqrt((x1)^2 (y1)^2) - sqrt(x^2 y^2) G2(x, y) sqrt((x-1)^2 (y1)^2) - sqrt(x^2 y^2)
然后通过计算梯度的绝对值 |G1| 和 |G2|并取两者中的最大值作为该像素点的梯度值
G(x, y) max(|G1|, |G2|)
最后通过设定阈值来判断像素点是否为边缘
if G(x, y) threshold, then (x, y) is an edge pixel
Canny 算法
Canny 算法是另一种常用的边缘检测算法。它主要包含以下步骤
对图像进行高斯滤波以去噪声。高斯滤波函数为
g(x, y) 1/(2pisigma^2)exp(-(x^2 y^2)/(2sigma^2))
其中 sigma 是高斯函数的方差。 计算图像中每个像素点的梯度和方向 对于每个像素点 (x, y)计算它周围像素点的梯度和方向 Grad(x, y) (f(x1, y) - f(x-1, y))^2 (f(x, y1) - f(x, y-1))^2)1/2 Dir(x, y) atan2((f(x, y1) - f(x, y-1)), (f(x1, y) - f(x-1, y))) 应用非极大值抑制Non-Maximum Suppression将梯度方向上相邻的像素点进行比较如果它们的梯度值都大于当前像素点的梯度值那么当前像素点就不是边缘像素点。 双阈值处理设定两个阈值 H1 和 H2如果一个像素点的梯度值大于 H1那么它就是一个边缘像素点如果一个像素点的梯度值小于 H2那么它就不是边缘像素点。
5.算法完整程序工程
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