基于8PP与形态学的坑洞图像边缘提取-重庆交通大学.PDF

第 卷第 期重庆 交通 大 学学报 自然科 学版 年 月 基于与形态学的坑洞图像边缘提取 粟周瑜 兰全祥 袁 泉 曹建秋 贵州省公路局贵州 贵阳 重庆交通大学 信息科学与工程学院重庆 摘要对坑洞图像边缘提取进行了研究改进了脉冲耦合神经网络模型提出了一种和形态学相结合的边缘提 取方法 对基本模型进行优化简化了原模型参数并改进了原模型的线性输入项和脉冲输出计算方法 在图 像边缘提取过程中先对图像进行增强在一定程度上消除坑洞周围环境对坑洞边缘的影响再利用改进的模 型和形态学的膨胀腐蚀特性对其进行边缘提取 实验结果表明该方法对路面坑洞图像的边缘提取比传统边缘提取 算法更为有效抗干扰能力强能有效地抑制路面环境对坑洞边缘的影响所提取到的边缘更加清晰可用 关键词道路工程形态学坑洞边缘 中图分类号 文献标志码文章编号 引 言 提取方面现已有的边缘检测技术主要分为经典边 是根据对动物的大脑视觉皮层神经元脉 缘检测算法如 等 二是基于一些新兴技术的边缘检测算法如小 冲串同步振荡现象的研究结果 进一步分析所得 波变换形态学神经网络遗传算法分形理论 到的神经网络数学模型 在数 学上证明了生物细胞模型与模型的一致从 等 其中涉及到仿生视觉的 由于具有 生物学角度提供了应用于图像处理图像识 良好的脉冲传播特性在图像处理领域被广泛应用 别的理论依据 在图像处理过程中可看作为 如医学图像处理 运动目标处理 缺陷识别 一个单层二维的局部连接网络图像的每一个像素 以及不同领域的图像边缘检测 等 在道路建设 点相当于一个神经元神经元在与相应的像素点连 与维护领域目前还没有成熟的专门针对路面坑洞 接的同时还与相邻的其他神经元相连现已将 的边缘提取技术由于路面坑洞图像受周边环境影 用于图像去噪图像分割图像增强图像边缘检 响因素较大当道路路面不平整或坑洞边缘区域与 测图像融合图像识别图象编码等方面 在边缘 正常路面区域相近相似时现有的边缘检测算法就 收稿日期 修订日期 基金项目重庆市科委攻关项目 重庆高校创新团队建议计划项目 第一作者粟周瑜 男侗族 贵州三穗人高级工程师主要从事公路建设管理工作 通讯作者兰全祥 男四川攀枝花人硕士主要从事图像处理方面的研究 第 期 粟周瑜等基于与形态学的坑洞图像边缘提取 很难取得较好的