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基于偏振度特征图的水下裂缝图像分割算法
文献摘要：
由于水体侵蚀、自然老化等问题,水库大坝等水下结构物在长期运行过程中存在表面损伤缺陷,与青苔、贝壳等附着物形成的凹陷,在颜色、纹理等方面具有极高的相似性.当凹陷距离裂缝较近时,极易引起裂缝图像分割误判.为解决该问题,本文引入偏振信息,提出一种基于偏振度特征图的裂缝图像分割算法,以超像素块为单元进行偏振度特征图提取,利用偏振度设定区域生长规则,以种子区域为基础进行区域生长合并,最后根据图像深度图确定裂缝区域.实验结果表明该算法能够有效减少分割误判,裂缝分割结果的特异性和准确度指标均能达到0.9以上,高于现有算法.
文献关键词：
偏振图像;SLIC算法;区域生长;裂缝分割
中图分类号：
作者姓名：
邹杰;宋轲;王张帆;侯一兴;张学武
作者机构：
河海大学物联网工程学院,江苏 常州 213022
文献出处：
引用格式：
[1]邹杰;宋轲;王张帆;侯一兴;张学武-.基于偏振度特征图的水下裂缝图像分割算法)[J].计算机与现代化,2022(03):64-69
A类：
B类：
偏振度,特征图,裂缝图像,图像分割算法,自然老化,水库大坝,水下结构,结构物,长期运行,表面损伤,青苔,贝壳,附着物,凹陷,误判,偏振信息,超像素,像素块,设定区,区域生长,子区域,图像深度,深度图,少分,裂缝分割,偏振图像,SLIC
AB值：
0.415348
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