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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116206156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310209580.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法是由王海英;敖杨;陶建宇;李智;王晨光设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，包括以下步骤：S1：利用阈值分割法进行裂缝粗提取；S2：通过K‑means聚类算法和分组亮度补偿算法消除阴影；S3：再次利用阈值分割法提取裂缝，并与S1提取的裂缝取交集，得到裂缝种子图；S4：利用张量投票算法增强裂缝特征，抑制伪裂缝；S5：采用RANSAC算法拟合对裂缝像素点进行直线拟合，并根据不同种类裂缝的特征，结合拟合直线进行裂缝的分类识别；本发明的方法可准确完整地提取阴影干扰下的路面裂缝，并实现对路面裂缝的分类识别。

本发明授权一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，其特征在于，包括： S1：裂缝粗提取步骤：将图像转化为8位无符号整数单通道的灰度图像，对灰度图像进行亮度均衡化操作，得到均衡化图像；计算均衡化图像所有像素点亮度的均值与标准差；提取出亮度小于的像素点，作为裂缝粗提取的结果； S2：通过亮度补偿算法消除阴影： S21：对均衡化处理后的灰度图像，采用K-means聚类算法，得到路面背景与阴影区域的二值化分割图像； S22：进行分组亮度补偿； S3：对亮度补偿后的图像，进行S1中的亮度均衡化操作，计算图像所有像素点亮度的均值与标准差；提取出亮度小于的像素点，作为裂缝进一步提取的结果；与S1得到的粗提取裂缝取交集，得到裂缝种子图，其中的像素点为裂缝种子点； S4：采用张量投票算法增强裂缝种子图中的裂缝，抑制伪裂缝； S5：采用RANSAC算法拟合裂缝曲线，根据不同类型路面裂缝的线性特征，实现裂缝的分类识别； 所述步骤S4中的张量投票算法包括： S41：构建不同方向的棒张量场： 将均分为180份，记为； 根据确定张量场的尺寸，计算公式为：，并向上取整为奇数；对于每个，进行下述步骤： 构建单位向量； 构建尺寸为的矩阵X，其第j列元素均为；构建尺寸为的矩阵Y，其第i行元素均为；将X和Y的元素一一对应得到网格，将其旋转角度，得到新的X与Y的值； 计算X和Y对应元素的反正切函数值，记为，构建二阶矩阵形式的标准棒张量： ； 计算退化函数，公式如下： ； 其中，s为两点之间圆弧的弧长，计算公式为：，其中，l为两点之间的欧拉距离；k为圆弧的曲率，计算公式为：；表示投票的尺度；c为控制退化速率的参数，由决定，计算公式为：； 将标准棒张量与退化函数的对应项相乘，得到带有一定传播范围的棒张量场； S42：构建球张量场： 将步骤S41中计算出的180个棒张量场进行场强叠加后再求取平均值，得到球张量场； S43：裂缝种子图的张量初始化： 将裂缝种子点处的张量赋值为无方向信息的球张量，作为初始球张量； S44：进行稀疏球张量投票： 遍历所有裂缝种子点，将步骤S42得到的球张量场叠加到其所有的初始球张量上； 将裂缝种子图中非种子点处张量的二阶矩阵形式置为[0,0;0,0] S45：进行张量分解： 对于算法中的任何一个张量S，计算其特征值及其对应的特征向量后，都将其分解为： 计算步骤S44稀疏球张量投票后的张量场中所有张量的特征值及其对应的特征向量 将置为0，并根据重新计算张量，通过此步骤将球张量变为有方向信息的棒张量，其方向向量为； S46：进行棒张量投票： 参照步骤S41生成对应方向的棒张量场，并叠加到步骤S45中得到的所有张量上； 计算得到的张量场中所有张量的特征值，仅保留的张量，得到线性显著性图； S47：生成裂缝图： 根据步骤S46保留的张量的特征值，重新计算张量，并计算新张量的特征向量，作为剩余的裂缝种子点的方向向量； 以每个剩余的裂缝种子点为圆心，构建以一定像素长度为半径，以该种子点方向向量偏移一个小角度作为圆心角范围的一个扇形区域；将每个种子点与其形成的扇形区域中存在的最近点用直线相连，得到最终的裂缝图。

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