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2025No.4一种基于区域生长的隧道裂缝检测方法晏寒潇51
一种基于区域生长的隧道裂缝检测方法
晏寒潇
（中铁第四勘察设计院集团有限公司勘察院武汉430063）
【摘要】隧道是交通运输体系的重要组成部分，为了保证隧道的正常运营，需要对隧道定期进行监测与维护。
隧道裂缝是隧道病害的主要形式，也是其他病害的早期表现形式。针对现有的隧道裂缝图像检测算法鲁棒性不
足、对复杂场景的适应性较差的问题，本文提出了一种基于最大熵和DBSCAN的隧道裂缝检测方法。本文以
区域生长为基础，首先在一维最大熵法的基础上，提出全局与局部阈值的选择标准，以进行裂缝像素的粗提取；
然后对粗提取的结果进行Canny边缘检测，以提取裂缝种子像素；最后基于种子像素确定生长区域的大小和位
置，在生长区域中采用基于一维最大熵和DBSCAN对区域内的裂缝像素进行提取，并采用广度优先有哪些信誉好的足球投注网站策略
完成裂缝的生长。经过实验，本文方法在Su.Tung-Ching论文中提供的数据集、CrackForest-dataset数据集与
裂纹数据集NUAACrack-2000上都得到了较好的检测效果。通过与基于计算机视觉的方法、基于OpenCV的
方法、基于FCN网络的方法进行对比得出结论：本文方法与基于计算机视觉的方法、基于OpenCV的方法相
比具有更高的抗噪性、鲁棒性和适应复杂环境的能力，和基于FCN网络的方法相比，本文方法对于不同场景
具有更高的适用性。
【关键词】裂缝检测一维最大熵最小外接矩形种子区域生长DBSCAN
ATunnelcrackdetectionmethodbasedonregionalgrowth
YANHanxiao
(ChinaRailwaySIYUANSurveyandDesignGroupCo.,LtdWuhan430063)
Abstract:Tunnelisanimportantpartofthetransportationsystem.Inordertoensurethenormaloperationofthetunnel,itis
necessarytomonitorandmaintainthetunnelregularly.Tunnelcracksarethemainformoftunneldiseasesandtheearlymanifestations
ofotherdiseases.Aimingattheproblemthattheexistingtunnelcrackimagedetectionalgorithmisnotrobustenoughandhaspoor
adaptabilitytocomplexscenes,thispaperproposesatunnelcrackdetectionmethodbasedonmaximumentropyandDBSCAN.Based
onregionalgrowth,thispaperfirstputsforwardtheselectioncriteriaofglobalandlocalthresholdsonthebasisofone-dimensional
maximumentropymethodforcoarseextractionofcrackedpixels.ThenCannyedgedetectioniscarriedoutontheresultofrough
extractiontoextractcrackseedpixels;Finally,thesizeandlocation
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