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利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷

李新科 高潮 郭永彩 邵延华 贺付亮

李新科, 高潮, 郭永彩, 邵延华, 贺付亮. 利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(1): 71-76.
引用本文: 李新科, 高潮, 郭永彩, 邵延华, 贺付亮. 利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(1): 71-76.
Li Xinke, Gao Chao, Guo Yongcai, Shao Yanhua, He Fuliang. Using Improved SIFT Algorithm to Implement Surface Defects Detection for Bridge Cable[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(1): 71-76.
Citation: Li Xinke, Gao Chao, Guo Yongcai, Shao Yanhua, He Fuliang. Using Improved SIFT Algorithm to Implement Surface Defects Detection for Bridge Cable[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(1): 71-76.

利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷

基金项目: 教育部博士点基金资助项目200806110016 重庆市科技攻关资助项目cstc2012gg kp1A40005
详细信息
    作者简介:

    李新科博士讲师 主要研究方向是机器视觉及测控技术

  • 中图分类号: P231 P237.9

Using Improved SIFT Algorithm to Implement Surface Defects Detection for Bridge Cable

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-05-30
  • 刊出日期:  2015-01-05

利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷

    基金项目:  教育部博士点基金资助项目200806110016 重庆市科技攻关资助项目cstc2012gg kp1A40005
    作者简介:

    李新科博士讲师 主要研究方向是机器视觉及测控技术

  • 中图分类号: P231 P237.9

摘要: 设计了一种分布式机器视觉检测系统对斜拉桥拉索表面的损伤缺陷进行自动无损检测。该系统采用4个CCD摄像头分布在拉索表面一周获取图像,一个缺陷有可能分布在几幅图像中。为了快速有效地获得完整的拉索表面缺陷,本文提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法对缺陷图像进行自动拼接。首先,采用简洁有效的Harris算子提取特征点;然后,根据检测系统采集的缺陷图像的特点,简化SIFT算子的特征点主方向分配和匹配图像旋转等算法步骤,对特征点进行描述和匹配;最后,融合匹配图像,得到相对完整的缺陷图像。实验结果表明,利用改进的SIFT算法对拉索表面缺陷图像进行自动拼接,降低了算法的复杂度,提高了桥梁拉索表面缺陷检测的完整性。

English Abstract

李新科, 高潮, 郭永彩, 邵延华, 贺付亮. 利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(1): 71-76.
引用本文: 李新科, 高潮, 郭永彩, 邵延华, 贺付亮. 利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(1): 71-76.
Li Xinke, Gao Chao, Guo Yongcai, Shao Yanhua, He Fuliang. Using Improved SIFT Algorithm to Implement Surface Defects Detection for Bridge Cable[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(1): 71-76.
Citation: Li Xinke, Gao Chao, Guo Yongcai, Shao Yanhua, He Fuliang. Using Improved SIFT Algorithm to Implement Surface Defects Detection for Bridge Cable[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(1): 71-76.

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