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基于Retinex算法的水下堤坝裂缝检测

         
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由于受水质环境和悬浮物等因素的干扰,水下环境具有复杂性和多变性,获取的水下堤坝裂缝的图像存在噪声较大、对比度不够等一系列影响质量的问题。通过普通的边缘检测方式对水下堤坝裂缝进行检测存在困难。为了能够获取更加准确的裂缝信息,提出应用自适应阈值分割以及多尺度导向滤波Retinex图像增强的算法。应用多尺度导向滤波Retinex算法增强处理获取的图像,并实现色彩空间的转换,由RGB变为HSV;之后再借助于导向滤波算法处理中的亮度图像,实现其分量的估算;再通过直方图裁剪、Gamma颜色校正处理和获取照度图像,运用Sigmoid函数对反射图像进行增强,从而达到增强裂缝图像的作用。与当前存在的Retinex算法进行对比,针对对比度较高的边缘范围具有“光晕伪影”以及偏色的情况,通过该算法都能得到有效解决。通过应用自适应最大类间方差阈值分割以及形态学处理方式分割经过增强的裂缝头像,得到骨架图像,同时细化线性裂缝,将其变为单像素,从而计算出相应的目标裂缝参数。通过实验说明,应用以上算法对复杂度较高的水下环境中的裂缝能够进行有效检测。

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