Resumen

La sombra de las imágenes del pavimento afectará a la precisión del reconocimiento de grietas en la carretera y aumentará la tasa de detección de errores. En este documento se propone un algoritmo de separación de sombras basado en el análisis de componentes morfológicos (MCA) para resolver el problema de las sombras en las imágenes de carreteras. El supuesto principal del MCA es que la estructura geométrica de la imagen y los componentes de la estructura de la textura son dispersos dentro de una clase bajo un diccionario base o sobrecompleto específico, mientras que los diccionarios base o sobrecompletos de cada representación dispersa de componentes morfológicos son incoherentes. A continuación, la señal de imagen correspondiente se transforma de acuerdo con el diccionario para obtener los coeficientes de representación dispersa de cada parte de la información, y los coeficientes se reducen mediante umbralización suave para obtener nuevos coeficientes. Los resultados experimentales muestran la eficacia del método de separación de sombras propuesto en este trabajo.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:señal de imagen correspondiente, análisis de componentes morfológicos, reconocimiento de grietas en carreteras, algoritmo de separación de sombras, método de separación de sombras, coeficientes de representación dispersa, componentes de estructura de textura, mca, resultados experimentales, detección de errores
• Keywords:corresponding image signal, morphological component analysis, road crack recognition, shadow separation algorithm, shadow separation method, sparse representation coefficients, texture structure components, mca, experimental results, error detection