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公开(公告)号：CN108764345B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201810536235.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于局部与全局聚类的水下大坝裂缝检测方法，包括以下步骤：采集水下大坝表面图像，传输到图像数据库中；对图像进行预处理，初步均衡图像背景光照，增强目标区域；对图像进行处理并均衡图像灰度强度后，利用二值阈值分割法实现图像二值化；提取图像块特征，通过聚类分析方法计算二维特征空间得到含有裂缝的图像块；提取出所有的连通域，以每个连通域为样本，分别提取其特征，组成三维特征空间，再次通过聚类分析方法，检测到裂缝；将检测出含有裂缝的图像定位到大坝，从而确定含有裂缝的图像所在区域。本发明实现了水位以下的大坝表面裂缝自动检测，省时省力、成本低，又能实现无损检测，并满足准确率和实时性要求。
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公开(公告)号：CN105954292A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610282173.6
申请日：2016-04-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01N21/88
CPC classification number: G01N21/8851 , G01N2021/8887
Abstract: 本发明公开了一种基于复眼仿生视觉的水下构筑物表面裂缝检测装置及方法，能有效克服单孔径成像系统在成像过程中视场与分辨率的矛盾，对同一目标多幅图像的超分辨率重建过程能利用每张图像中的互补信息，有效应对水下复杂光线环境和噪声干扰，得到细节丰富清晰的高分辨率图像，利用基于灰度图的水下构筑物表面裂缝自适应检测方法，可以更有效的提取图像中前景信息，缩小裂缝检测范围，大幅降低水下噪声对裂缝检测的影响，提高裂缝检测精度，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN108764345A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810536235.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/00637 , G06K9/4604 , G06K9/4642
Abstract: 本发明公开了一种基于局部与全局聚类的水下大坝裂缝检测方法，包括以下步骤：采集水下大坝表面图像，传输到图像数据库中；对图像进行预处理，初步均衡图像背景光照，增强目标区域；对图像进行处理并均衡图像灰度强度后，利用二值阈值分割法实现图像二值化；提取图像块特征，通过聚类分析方法计算二维特征空间得到含有裂缝的图像块；提取出所有的连通域，以每个连通域为样本，分别提取其特征，组成三维特征空间，再次通过聚类分析方法，检测到裂缝；将检测出含有裂缝的图像定位到大坝，从而确定含有裂缝的图像所在区域。本发明实现了水位以下的大坝表面裂缝自动检测，省时省力、成本低，又能实现无损检测，并满足准确率和实时性要求。
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公开(公告)号：CN105954292B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610282173.6
申请日：2016-04-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于复眼仿生视觉的水下构筑物表面裂缝检测装置及方法，能有效克服单孔径成像系统在成像过程中视场与分辨率的矛盾，对同一目标多幅图像的超分辨率重建过程能利用每张图像中的互补信息，有效应对水下复杂光线环境和噪声干扰，得到细节丰富清晰的高分辨率图像，利用基于灰度图的水下构筑物表面裂缝自适应检测方法，可以更有效的提取图像中前景信息，缩小裂缝检测范围，大幅降低水下噪声对裂缝检测的影响，提高裂缝检测精度，具有良好的应用前景。
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