2.基于多种连通域特征的结构表面裂缝提取方法1
- 论文 | 基于多种连通域特征的结构表面裂缝提取方法
- 作者 | 徐 港 赵恬悦 蒋 赏 高德军
- 期刊 | 华中科技大学学报（自然科学版）
- 时间 | 2019
由于裂缝的特征为连通域面积、矩形度（最小外接矩形长宽比）、连通域内最远距离等参数与背景噪声有明显的不同，所以可以通过多种连通域特征进行滤除噪声；
文章的整个流程较为简单，
- 首先使用OTSU阈值分割法进行初始分割，得到二值图像；
- 其次对二值图像进行取反；
- 采用8邻域遍历法对图像连通域进行标记-----【连通成分(连通域)标记算法（一） bwlabel算法的C++实现（基于opencv）】；
- 通过k-means算法进行聚类分析，确定裂缝和噪声区域的数值分布，确定过滤阈值参数；
- 根据连通域面积、矩形度（最小外接矩形长宽比）、连通域内最远距离等参数设定阈值，滤除背景噪声，采用形态学造作修正裂缝，消除小板块、空洞、断裂等。即得到最终裂缝图像
文章中提出的精度分析很有参考意义，即采用裂缝像素数量，α =（人工提取-该方法）/人工提取。Comments：
文章中提出的提取裂缝的方法具有理论上的可行性，但是在光照不均或者背景复杂度提高的情况下实用性可能并不是很好，个人觉得；但将聚类应用到整个队裂缝处理的流程具有参考意义。
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[2020725] ↩︎