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利用裂纹信息增益的基于曲线的裂纹检测( Curve‐based crack detection using crack information gain )
Q Chen Y Huang X Weng W Liu crack detection crack information gain curve‐based incremental search probabilistic modeling
裂缝检测为民用基础设施的结构健康监测提供了有关位置、范围、类型和严重程度的有价值的信息。由于不均匀光照和成像噪声的影响，以及不同土木结构的碎片、纹理和材料的影响，在土木基础设施表面图像中检测裂缝仍然具有挑战性，因为裂缝曲线存在许多假阳性和碎片整理。本文提出了一种基于信息的裂纹检测方法，该方法在基于URVE的曲线上鲁棒地表征和检测裂纹。裂缝信息增益(CIG)定义为描述局部修补程序被破解的信息。利用所提出的裂纹深度估计模型，通过对裂纹深度概率分布的统计建模，计算出基于信息的裂纹描述子CIG。其次，通过迭代搜索突出像素串，逐步检测出不同突出度的裂纹曲线，而不考虑裂纹曲线碎片之间的微小间隙。最后，通过检测CIG沿裂纹曲线的变化，对裂纹曲线进行了验证。在不同的民用基础设施图像上的实验结果表明了该方法的通用性，在每个数据集上的总体性能优于现有的RT方法，提高了2.9%。该方法具有在有意义的曲线基础上对裂纹进行定量评价的潜力。
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