研究目的
提出一种新颖的图像处理框架，用于从混凝土表面图像中自动检索多个裂缝属性。
研究成果
所提出的图像处理方法框架能有效从混凝土表面数字灰度图像中自动检索裂缝属性。该框架在提取裂缝片段、骨架化处理与优化方面具有优势，并通过混合裂缝模型与三元组标记法实现了多裂缝图像属性的检索。
研究不足
该研究提到，为确保所提方法的成功实施，预设了多个阈值，这些阈值是通过实验和经验确定的。未来的工作包括分析图像特征以自适应地确定阈值，从而实现更好的裂缝分割。
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基于混合模型的混凝土表面裂缝图像属性检索方法框架
DOI：10.1016/j.ijleo.2018.11.013
期刊：Optik
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
定期检查混凝土表面裂缝至关重要，因为裂缝是混凝土结构劣化的最早征兆之一。随着数字成像与处理技术的进步，基于计算机视觉的检测方法在该领域展现出巨大潜力。本文提出了一种新型图像处理框架，可自动从混凝土表面图像中提取多种裂缝特征参数。该框架包含：(1)结合边缘检测与种子生长的裂缝提取算法；(2)包含短枝删除与折线逼近算法的骨架优化方法；(3)基于骨架拓扑信息将裂缝段分类为盘状与条状部分的混合裂缝模型；(4)能表征不同裂缝间关联关系的三元组标记法。对比实验表明，所提分割方法能提取更完整的裂缝片段。真实图像实验验证了该框架的有效性，对后续混凝土结构健康评估具有重要辅助作用。
作者：
Tian Qingguo，Luo Qijun，Ge Baozhen，Li Yunpeng
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