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基于hessian结构扩展的路面裂缝检测( Pavement crack detection using hessian structure propagation )
Q Chen Y Huang H Sun W Huang
路面图像被广泛应用于交通运输部门，以准确地检测路面裂缝，从而制定最佳的养护和修复方案。尽管由于裂缝像素的强度与路面背景的强度形成鲜明对比，可以在路面图像中感知到裂缝，但要从复杂的纹理、高噪声和干扰中区分裂缝仍然面临挑战。与裂纹的强度或一阶边缘特征不同，本文提出了二阶方向导数来表征裂纹的方向谷状结构。首次提出了多尺度Hessian结构，在高斯尺度空间中解析地适应裂纹的方向和谷。提出用裂纹结构场来模拟裂纹在局部区域的曲线扩展，并在裂纹曲线的每一点迭代应用该结构场来推断裂纹在缝隙和交点处的结构。最后，精确地确定了沿裂纹垂直方向的非最大抑制作用下，裂纹在其曲线缓冲器内的最显著中心线。在不同噪声、光照和干扰条件下对大量不同裂缝类型的图像进行的实验表明，该方法能较好地检测路面裂缝，平均准确率、召回率和F-测度分别为92.4%、88.4%和90.4%。同时，该方法在基准数据集上取得了最佳的裂纹检测性能，在不需要训练和公开提供每幅图像的检测结果的方法中，该方法是最优的。
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