基于图像高维特征压缩映射的混凝土表面裂缝检测算法

摘要：

在复杂背景下,基于单一朴素特征表示的混凝土裂缝检测算法易受光照、背景杂波的干扰.利用多种图像区域特征描述子可以提取混凝土图像区域大量丰富的纹理特征,取得良好的裂缝病害检测效果.然而高维度的图像区域特征向量给后续的裂缝分类检测过程带来巨大的存储与计算负担.针对此问题,提出一种基于图像高维特征压缩映射的混凝土表面裂缝检测算法.基于Johnson-Lindenstrauss引理,本文算法可以利用较少的区域特征向量获得关于裂缝与非裂缝区域具有良好区分度的特征描述.在高维特征压缩映射的基础上,进一步利用最小二乘支持向量机快速准确地判断出裂缝与非裂缝样本.通过在实际采集的混凝土图像数据集上进行测试验证,本文算法的训练效率比高维样本模型训练快150多倍,同时裂缝病害区域检测准确率为90.3％、召回率为91.2％,优于其他对比裂缝检测算法.

关键词：裂缝检测、高维特征、特征提取、压缩映射、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB1200401-107,2016YFC0802207;国家自然科学基金资助项目51808358;河北省教育厅基金重点项目ZD2017070;河北省自然科学青年基金资助项目E2017210113;中国博士后科学基金面上资助项目2017M621100;河北省大型基础设施防灾减灾协同创新中心项目;石家庄铁道大学大学生创新创业训练项目201810107127

在线出版日期：2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：343-351