基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究.pdf
《基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究.pdf(5页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、 doi:10.3969/j.issn.1673-6478.2023.04.040 基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像 纹理特征提取研究 杨晓美 1,仰圣刚2(1.江西赣粤高速公路工程有限责任公司,江西 南昌 330013;2.华东交通大学交通运输工程学院,江西 南昌 330013)摘要:随着电磁波探测在道路领域的日益推广,探地雷达逐渐成为道路内部状况诊断的有效手段。通过探地雷达设备获取的道路内部雷达图像经校零、背景去除、滤波等处理后因图像差异性较大目前没有较为统一的解释。为了探究不同参数下的灰度共生矩阵特征对不同病害图像的适用性,本文首先通过正交试验设计对灰度共生矩阵参数进行组合,然后在
2、不同参数下利用灰度共生矩阵算法对原始雷达图像进行特征计算,最后得到不同参数设置下对比度、逆方差、能量、熵值四种特征图像。结果表明:当滑动窗口为 11 11、统计方向为 45、灰度级数为 8 时,层间黏结不良的熵特征更为明显;滑动窗口为 5 5、统计为方向 90、灰度级数为 128 时,裂缝的熵特征更为明显。本文提出的探地雷达图像纹理特征适用性参数设置对图像分割、识别及数据增强等有一定的参考价值。关键词:沥青路面;无损病害检测;三维探地雷达;纹理特征提取;灰度共生矩阵 中图分类号:U416.2 文献标识码:A 文章编号:1673-6478(2023)04-0187-05 Research on
3、Texture Feature Extraction of Asphalt Pavement Disease Radar Image Based on Grayscale Symbiosis Matrix YANG Xiaomei1,YANG Shenggang2(1.Jiangxi Ganyue Expressway Engineering Co.,Ltd.,Nanchang Jiangxi 330013,China;2.School of Transportation Engineering,East China Jiaotong University,Nanchang Jiangxi 3
4、30013,China)Abstract:With the increasing promotion of electromagnetic wave detection in the road field,ground penetrating radar has gradually become an effective method for road internal condition diagnosis.There is no unified interpretation of the radar images inside the road obtained by ground pen
5、etrating radar equipment after processing such as zeroing,background removal,and filtering,due to the large differences in images.In order to explore the applicability of grayscale co-existence matrix features under different parameters to different disease images,this paper first combines the gray
6、scale co-existence matrix parameters through orthogonal experimental design,and then uses the grayscale co-existence matrix algorithm to calculate the features of the original radar image under different parameters,and finally obtains four feature images of contrast,inverse variance,energy and entro
7、py under different parameter settings.The results show that the entropy characteristics of poor interlayer bonding are more obvious when the sliding window is 11 11,the statistical direction is 45,and the gray level is 8.The entropy characteristics of cracks are more obvious when the sliding window
8、is 5 5,the statistic direction is 90,and the gray level is 128.The parameter setting of texture feature applicability of GPR image proposed in this paper has certain reference value for image segmentation,收稿日期:2023-02-20 作者简介:杨晓美(1976-),女,江西丰城人,高级工程师,从事高速公路项目施工管理工作.()188 交 通 节 能 与 环 保 第 19 卷 recogni
9、tion and data enhancement.Key words:asphalt pavement;non-destructive disease detection;3D ground-penetrating radar;texture feature extraction;gray scale co-occurrence matrix 0 引言 随着公路里程数的快速增长,公路养护特别是沥青路面的养护,是当前公路管理部门面临的最主要的难题1-2。在越来越多的公路养护方案确定以及性能评估的过程中3,针对体量庞大的干线公路进行科学绿色的养护需要路面结构内部病害数据的支撑,包括沥青面层内部裂
10、缝、松散、脱空、基层的开裂以及桥头搭板下的脱空等数据4-5。目前,传统的钻芯取样技术已无法实现对路面结构内部隐蔽位置病害的快速无损探测。三维探地雷达(Three-dimensional ground Penetrating Radar,3D GPR)是一种借助频率在 106109Hz 范围内的无线电波来确定地下介质分布的新兴的无损探测技术,具有高效、准确、多维等特点6。欧美国家较早就开始利用探地雷达对路基路面进行检测研究。我国于 20 世纪 90 年代初,将探地雷达应用于沥青路面检测。近些年来,随着电磁学、图像处理技术的发展及应用,探地雷达已成为获取路面内部结构及发展状况的有效工具,但在路面内
11、部隐性病害判定、识别精度以及工程应用等方面,还存在着较大困难。周辉林7等基于 SVM 对处理后的探地雷达图像进行检测,其检测结果与取芯数据吻合率达 92.7%。蓝雄光8设计了一种多层融合的 BScan 图像双曲线提取模型,其与仿真实验相比平均拟合正确率达 97.64%等。闫坤9等以公路路面结构层层间不密实雷达图像为例,讨论了灰度共生矩阵各参数的选择,并基于灰度共生矩阵算法提取纹理参数特征图,结果发现不密实病害的纹理特征明显,出现两条上下边界与其内部反差较大的特征曲线。初佳兰10提出将纹理特征应用于浮筏养殖信息提取,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了 3%5%。因此,有
12、必要对沥青路面内部病害探地雷达图像的纹理特征进行研究以期提高智能识别沥青路面内部病害雷达图像的准确率。本文采用三维探地雷达对高速公路路面进行检测,处理与分析雷达检测图像,并基于裂缝与层间黏结不良病害雷达图像进行灰度共生矩阵的计算,计算后的特征图像可为病害分类与识别提供参考,并对数据集进行增强。1 三维探地雷达 1.1 设备组成 本次使用的是 3D-Radar DXG1820 三维探地雷达系统,其属于步进频率三维探地雷达,系统主要由雷达主机、RTK、雷达天线和采集电脑组成。1.2 检测原理 三维探地雷达作为一个全新的无损测量仪器,它对公路路面的检测并不会破坏原来的路基构造。其利用收发天线不断地发
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 灰度 共生 矩阵 沥青路面 病害 雷达 图像 纹理 特征 提取 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。