图像与视频处理实用案例详解

资 源 简 介

图像与视频处理实用案例详解

详 情 说 明

路面裂缝检测识别系统设计

在基础设施维护领域，路面裂缝的自动化检测至关重要。基于Matlab的图像与视频处理技术能够高效完成这一任务，其核心流程可分为图像预处理、特征提取和裂缝识别三大模块。

图像预处理阶段 系统首先对采集的路面图像进行灰度化处理，降低后续计算复杂度。通过直方图均衡化增强对比度，使裂缝与背景差异更明显。针对光照不均问题，采用自适应阈值分割结合形态学开运算消除噪声干扰，保留连续的裂缝轮廓。

特征提取关键步骤 利用边缘检测算法（如Canny算子）定位潜在裂缝区域，再通过连通域分析筛选符合裂缝几何特性的目标。提取特征时需重点关注长度、宽度比和分支结构等参数，这些特征能有效区分真实裂缝与沥青纹理等干扰物。

动态视频处理优化 对于连续视频帧，引入帧间差分法减少重复计算。系统会跟踪已识别的裂缝轨迹，并通过运动补偿消除车辆颠簸导致的误检。结合时间域分析可提升裂缝增长趋势的预测能力。

技术扩展方向 该框架可迁移至其他表面缺陷检测场景，如桥梁结构或管道内壁。未来结合深度学习分类器（需迁移至Python等平台），能进一步区分裂缝类型（横向/网状）并评估危险等级。

（注：实际开发需考虑摄像头标定、实时性优化等工程细节）