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2 非裂缝孤立点的去除
观察灰度校正后的二值化路面图像后我们发现，显示为白色的区域并非全部为裂缝而是出现了许多类似噪声的散点，干扰着我们对裂缝的定位和判断。但是我们又发现路面裂缝区域都是保持连通且面积较大的区域，而散点都是些孤立存在、没有连通性、面积较小的小点儿。因此接着采用连通域标记的方法标记图像，根据标记结果去除散点。
二值图像的连通区域标记过程：从仅由“1” 或“255”像素（前景点）和“0”像素（背景点）组成的一幅点阵图像中，将相互邻接的“1” 或“255”值像素组合成区域，并用边界信息来描述每个连通区域。
直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。
2.1 四邻域标记算法
1） 判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2） 如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，最上有点，则标记此点为最上点的值。
3） 如果此点四邻域中的最左有点，最上都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
2.2 八邻域标记算法
1） 判断此点八邻域中的最左，左上，最上，上右点的情况。 如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2） 如果此点八邻域中的最左有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
3） 如果此点八邻域中的左上有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
4） 否则按照最左，左上，最上，上右的顺序，标记此点为四个中的一个。
根据上述方法标记二值图像的每个连通域，得到每个连通域的像素面积大小和外界矩形等特性，然后利用阈值法和对形状特性的判断删除部分连通域，去掉噪声散点。如图3所示，利用连通域标记算法去除噪声散点后的二值图。
至此，裂缝在二值化后的图像中已基本确定。
3 试验与结果分析
3.1 试验方法 |
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