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上传时间: 2021-02-22
详细说明：目的-本文旨在提供一种改进的多重分形方法，以提取复杂背景下的路面裂缝。 此外，还可以通过该方法区分具有或不具有裂纹的路面表面图像。 设计/方法/方法-分析图像奇点的框架基于亚像素多重分形测量（SPMM）。 执行SPMM可以给出图像梯度的子像素局部分布和图像中更精确的奇异指数分布。 同时，使用奇异指数和最奇异流形（MSM），可以将图像自动轻松地分解为一系列具有不同统计和物理属性的集合。 可以根据MSM提取裂缝。 结果-该示例显示，可以通过分析奇异指数和最大奇异指数的分布来获得路面图像的物理和几何特性。 仿真结果表明，SPMM在图像边缘检测中具有较高的品质因数。 MSM检测到的这种方式反映了图像的最重要信息。 原创性/价值-执行SPMM可以在图像中提供更精确的奇异指数分布。
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