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路面破损图像分割方法研究 学科专业：模式识别与智能系统 授予学位： 硕士 学位授予单位：河北工业大学 学位年度：2008
路而破损信息检测是路而管理系统的关键。在我国现阶段，路而破损的调查基本上采用人工目测、丈量的方法。人工检测有劳动强度大、妨碍交通、危险性大(野外操作不安全)、效率低、精确度低(人为随意性较大)和难以对路而破损进行客观和正确的评价的缺点。因此，研究路而破损自动检测技术，并结合高新技术来开发和设计高效、快速、准确的路而破损自动检测系统具有重要的意义。
在路而破损信息检测中，路而图像分割占有及其重要的地位，本文研究了国内外路而破损检测系统和路而图像分割方法;仔细分析了最大类间方差法和模糊C-均值聚类分割方法并用此方法分割了路而破损图像。认真研究了基于图论的图像分割算法，并根据其优缺点提出了采用图论和概率论相结合的方法，即随机游动的方法来分割路而破损图像。随机游动的方法是首次应用在分割路而破损图像中，经实验证明，能清晰分割出破损图像。
由于路而图像数据量巨大，使得通过人机交互的方法给定每幅图片随机游动的种子点的做法变得不可行。本文通过分析路而图像的特征，自动寻找到适合图像分割的种子点，分割路而坑槽图片;并建立了曲线的相似度的概念，通过对多对种子点识别的曲线的相似度的比较，最终分割出裂缝。