基于MATLAB路面裂缝检测识别系统设计
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基于MATLAB路面裂缝检测识别系统设计
本期介绍如何采用MATLAB进行路面裂缝检测识别，属于数字图像处理在道路工程中的应用。通过导入路面图像，能够实现裂缝标记、测距等功能。赞赏作者自动发送源码素材链接。
1 载入图像
2 直方图均衡化
3 中值滤波去噪
4 对比度增强
5 二值化处理
6 二值图像滤波
7 裂缝识别
8作品展示
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1 载入图像
现有路面裂缝图像，如下图所示。
MATLAB中读取图像代码。
[filename, pathname] = uigetfile({
’*.jpg;*.tif;*.png;*.gif’
,
’All Image Files’
;...
’*.*’
,
’All Files’
},
’载入图像’
,...
fullfile(pwd,
’images’
));
if
isequal
(filename,
0
) ||
isequal
(pathname,
0
)
return
;
end
I = imread(fullfile(pathname, filename));
if
ndims
(I) ==
3
I1 = rgb2gray(I);
else
I1 = I;
end
imshow(I1)
2 直方图均衡化
直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种增强图像对比度(Image Contrast)的方法，其主要思想是将一幅图像的直方图分布变成近似均匀分布，从而增强图像的对比度。
s_out = histeq(I1);
subplot(
2
,
2
,
1
); imshow(I); title(
’原图’
);
subplot(
2
,
2
,
2
); imhist(I); title(
’原图直方图’
);
subplot(
2
,
2
,
3
); imshow(s_out); title(
’均衡化结果’
);
subplot(
2
,
2
,
4
); imhist(s_out); title(
’均衡化结果直方图’
);
3 中值滤波去噪
图像在传播时会受到各种噪音的影响，中值滤波器采用非线性计算方式，可很好地过滤脉冲噪音。
s_out1 = medfilt2(s_out);
figure
;
subplot(
2
,
2
,
1
); imshow(s_out); title(
’均衡化结果’
);
subplot(
2
,
2
,
2
); imhist(s_out); title(
’均衡化结果直方图’
);
subplot(
2
,
2
,
3
); imshow(s_out1); title(
’中值滤波’
);
subplot(
2
,
2
,
4
); imhist(s_out1); title(
’中值滤波直方图’
);
4 对比度增强
通过归一化进行对比度增强
if
isa(s_out1,
’uint8’
);
newim = double(s_out1);
else
newim = s_out1;
end
newim = newim-
min
(
min
(newim));
newim = newim./
max
(
max
(newim));
newim = newim.^(
1
/
2
);
figure
;
subplot(
2
,
2
,
1
); imshow(s_out1); title(
’均衡化结果’
);
subplot(
2
,
2
,
2
); imhist(s_out1); title(
’均衡化结果直方图’
);
subplot(
2
,
2
,
3
); imshow(newim); title(
’对比度增强’
);
subplot(
2
,
2
,
4
); imhist(newim); title(
’对比度增强直方图’
);
5 二值化处理
二值化就是将一幅图像的所有像素点按照256灰阶分类;每个像素点表示一个灰阶;然后将高于某一灰阶像素全部显示成白色;低于某一灰阶的像素点显示成黑色。这样就完成对一幅图像二值化处理。
T0 = (double(
max
(newim(:))) + double(
min
(newim(:))))/
2
;
flag =
1
;
while
flag
ind1 = newim > T0;
ind2 = ~ind1;
T1 = (
mean
(double(newim(ind1))) +
mean
(double(newim(ind2))))/
2
;
flag =
abs
(T1-T0) >
0.5
;
T0 = T1;
end
bw = ind1;
th = T1;
figure
;
subplot(
2
,
2
,
3
); imshow(bw); title(
’二值化结果’
);
subplot(
2
,
2
,
4
); imhist(bw); title(
’二值化结果直方图’
);
subplot(
2
,
2
,
1
); imshow(newim); title(
’对比度增强’
);
subplot(
2
,
2
,
2
); imhist(newim); title(
’对比度增强直方图’
);
6 二值图像滤波
在CT图片中，选择要分析的两点之间距离，根据比例尺，计算真是距离。
bw = ~bw;
[L, num] = bwlabel(bw,
8
);
Ln =
zeros
(
1
, num);
stats = regionprops(L,
’Area’
);
Ln =
cat
(
1
, stats.Area);
[Ln, ind] =
sort
(Ln);
keepnum =
15
;
if
num>keepnum || num==keepnum
for
i
=
1
: num-keepnum
bw(L == ind(
i
)) =
0
;
end
end
bwn = bw;
7 裂缝识别
[L, num] = bwlabel(bw);
stats = regionprops(L,
’Area’
,
’MajorAxisLength’
, ...
’MinorAxisLength’
);
Ap =
cat
(
1
, stats.Area);
Lp1 =
cat
(
1
, stats.MajorAxisLength);
Lp2 =
cat
(
1
, stats.MinorAxisLength);
Lp = Lp1./Lp2;
for
i
=
1
: num
if
Ap(
i
) < MinArea
bw(L ==
i
) =
0
;
end
end
MinRate =
max
(Lp)*
0.4
;
for
i
=
1
: num
if
Lp(
i
) < MinRate
bw(L ==
i
) =
0
;
end
end
8 作品展示
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