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在多种公路病害中,经常造成重大工程事故和经济问题的裂缝引起较大关注。公路路面图像通常包含各种物体,例如油渣、污垢、车道标记、植被碎片和其他非路面伪像,因此需要从杂乱的背景中区分裂缝,增加裂缝检测难度。为解决上述问题,提出基于先验知识的MinMax k-Means算法进行裂缝检测。该算法在聚类过程中分配与簇内方差大小成正比的可自动修正的权重,并引入先验知识以处理聚类结果对聚类中心初始位置敏感问题。除此之外,预处理采用含裂缝图像块的均值比不含裂缝的均值小的方法预标记图像块,并从垂直和水平两个方向扫描均值