基于特征显著性的地震灾害发生后建筑物裂缝智能检测模型
发布时间:2021-05-14 18:27
由于地震灾害发生后建筑物表面具有多纹理性、多目标性特征,导致现有的建筑物裂缝智能检测方法已经不能满足检测需要。为了提高检测效果,该文设计提出基于特征显著性的地震灾害后建筑物裂缝智能检测方法。建立压缩感知去噪框架,通过图像重构消除震后建筑裂缝图像噪点。采用FCM聚类分割法对去噪图像进行分割,引入灰度直方图作为灰度级的模糊聚类样本点,利用灰度样本完成图像聚类。基于人眼视觉特征,对图像背景区域重新划分,完成图像边缘检测。基于提取的二值化图像确定裂纹特征,根据特征值范围确定裂缝种类实现震后建筑裂缝检测。
【文章来源】:灾害学. 2020,35(04)北大核心CSCD
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
1 地震灾害后建筑裂纹检测模型设计
1.1 压缩感知下震后建筑裂缝图像虑噪
1.2 震后建筑图像聚类分割
1.3 构建震后建筑物表面裂缝图像边缘检测
1.4 震后建筑表面裂缝检测
2 实验结果与分析
2.1 震后建筑裂缝图像边缘检出率对比
2.2 震后建筑裂缝图像灰度检测率对比
3 结束语
本文编号:3186117
【文章来源】:灾害学. 2020,35(04)北大核心CSCD
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
1 地震灾害后建筑裂纹检测模型设计
1.1 压缩感知下震后建筑裂缝图像虑噪
1.2 震后建筑图像聚类分割
1.3 构建震后建筑物表面裂缝图像边缘检测
1.4 震后建筑表面裂缝检测
2 实验结果与分析
2.1 震后建筑裂缝图像边缘检出率对比
2.2 震后建筑裂缝图像灰度检测率对比
3 结束语
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