路面基层探地雷达图像纹理特征提取方法研究

闫坤, 张志华, 温亚楠. 路面基层探地雷达图像纹理特征提取方法研究[J]. 地球物理学进展, 2021, 36(5): 2234-2243. doi: 10.6038/pg2021EE0423
引用本文: 闫坤, 张志华, 温亚楠. 路面基层探地雷达图像纹理特征提取方法研究[J]. 地球物理学进展, 2021, 36(5): 2234-2243. doi: 10.6038/pg2021EE0423
YAN Kun, ZHANG ZhiHua, WEN YaNan. Research on texture feature extraction method of the ground-penetrating radar image of the pavement base[J]. Progress in Geophysics, 2021, 36(5): 2234-2243. doi: 10.6038/pg2021EE0423
Citation: YAN Kun, ZHANG ZhiHua, WEN YaNan. Research on texture feature extraction method of the ground-penetrating radar image of the pavement base[J]. Progress in Geophysics, 2021, 36(5): 2234-2243. doi: 10.6038/pg2021EE0423

路面基层探地雷达图像纹理特征提取方法研究

详细信息
  • 中图分类号: P631

Research on texture feature extraction method of the ground-penetrating radar image of the pavement base

  • 探地雷达数据中的形状和纹理特征是公路病害识别的重要依据,许多专家和学者提取和分析了公路病害在探地雷达图像上的形状特征,却很少提取其纹理特征,从而无法全面的反映公路病害特征.为提取和分析探地雷达路面数据的纹理特征,本文提出基于线性型、对数型和指数型三种转换类型的探地雷达数据灰度级转换方法,并采用灰度共生矩阵和小波变换提取转换后的探地雷达图像纹理特征.采用线性型、对数型和指数型转换关系将探地雷达数据转换为图像数据,通过对比分析,64级线性转换是将探地雷达数据转换为图像数据的最佳转换类型;以公路路面结构层层间不密实为例,讨论了灰度共生矩阵各参数的选择,并基于灰度共生矩阵算法提取纹理参数特征图;对探地雷达图像进行二层小波分解,得到高频部分和低频部分,并计算高频系数的平均能量.通过分析各个特征图可以得出,不密实病害的纹理特征明显,出现上下边界两条与其内部反差较大的特征曲线,这对其识别具有重要意义.从小波分解的结果可以得出,不密实纹理信息集中在低频部分.本文采用的提取探地雷达图像纹理特征的方法在公路病害识别方面具有一定的实用性,为公路养护提供重要的技术支撑.
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出版历程
刊出日期:  2021-10-20

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