基于颜色和纹理特征的立体车库锈蚀检测技术

摘要

针对立体车库锈蚀检测的迫切需求，提出基于颜色和纹理特征的锈蚀检测新方法。利用高斯滤波和伽马变换解决锈蚀图片光照不均匀的问题。采用HSV(hue saturation value)色彩空间实现锈蚀的颜色特征筛选，提出基于灰度共生矩阵进行锈蚀纹理特征分析的方法，对锈蚀区域进行测量和形状分析。结合方向梯度直方图(histogram of oriented gradients, HOG)特征提取和支持向量机(support vector machine, SVM)算法实现了立体车库锈蚀检测。试验结果表明，该方法锈蚀识别准确率达到93.19%,实现了立体车库锈蚀表面的视觉检测，大大减少了外部环境的干扰。

关键词

锈蚀检测 / 图像处理 / GrabCut算法 / HSV色彩模型 / 机器学习