基于MATLAB的图像处理智能路面裂缝检测与量化分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的图像处理工具箱，实现路面裂缝的自动化识别与量化分析。系统通过灰度转换、噪声滤除和直方图均衡化预处理图像，再结合边缘检测与形态学方法精确提取裂缝区域，为路面维护提供数据支持。

详 情 说 明

基于图像处理的智能路面裂缝检测与量化分析系统

项目介绍

本项目是一个利用图像处理技术对路面裂缝进行自动化识别与量化分析的智能系统。系统能够对输入的路面图像进行预处理、裂缝特征增强、区域识别与分类，并输出详细的量化分析数据。该系统旨在为路面状况评估和维护决策提供高效、客观的数据支持。

功能特性

• 图像预处理：自动对输入图像进行灰度化转换、中值滤波去噪以及直方图均衡化，以优化图像质量并增强裂缝特征。
• 裂缝识别与分割：采用Canny算子进行边缘检测，并结合形态学开运算与闭运算，精确提取裂缝区域。
• 裂缝分类：基于连通区域分析和骨架提取等算法，将检测到的裂缝智能分类为线性裂缝和网状裂缝。
• 结果可视化：生成标注图像，使用不同颜色高亮显示分类后的线性裂缝和网状裂缝。
• 量化分析：计算线性裂缝的总长度与网状裂缝的总面积，并提供裂缝数量统计与分布密度分析。若图像包含标定参照物，可输出以实际物理单位（如厘米、平方米）计量的结果。

使用方法

1. 准备图像：确保待处理的路面图像为JPG或PNG格式，分辨率不低于640×480像素。为提高测量精度，可在拍摄时在路面放置已知尺寸的标定物（如硬币、标尺）。
2. 运行系统：启动程序主脚本。根据提示选择单张图像或包含多张图像的文件夹进行批量处理。
3. 输入标定参数（可选）：如果图像中包含标定参照物，系统会提示输入参照物的实际尺寸，以完成像素到实际尺寸的换算。
4. 获取结果：处理完成后，系统将自动保存并显示以下结果：

* enhanced_image.png：裂缝增强后的灰度图像。 * result_image.png：用颜色标注裂缝分类结果的可视化图像（线性裂缝通常标为蓝色，网状裂缝标为红色）。 * analysis_report.txt：包含裂缝长度、面积、数量和分布密度等详细数据的文本报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，用于处理高分辨率图像时建议8GB或以上

文件说明

项目的主入口文件集成了系统的核心工作流程。它负责协调整个检测与分析过程，具体实现了用户交互与数据输入、图像预处理流程的调度、裂缝识别与分类核心算法的执行、分析结果的可视化渲染，以及最终量化数据报告的生成与输出。