作者：王艳; 沈晓宇; 丁文胜; 王健波; 邹秀阳混凝土桥梁裂缝检测脉冲耦合神经网络遗传算法最小对数误差
摘要：针对混凝土桥梁裂缝对比度低、裂缝图像噪声干扰强等难题，提出了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）和遗传算法相结合的混凝土桥梁裂缝检测新算法（GA-PCNN）。该算法首先利用遗传算法优化裂缝PCNN模型参数；然后通过改进的最小对数误差适应度函数区分裂缝与背景，当适应度值大小几乎无变化时，停止分割图像；最后通过连通域去噪算法滤除残余噪声，实现裂缝的自动检测。比较GA-PCNN、PCNN和基于熵及动态阈值算法对裂缝图像的分割效果，并绘制PR和ROC曲线评价分割质量，经计算GA-PCNN算法的PR和ROC曲线下面积为90．6％和91．6％，分别高于PCNN算法10．1％和6．8％、基于熵和动态阈值6．5％和6．7％。实验结果表明，GA-PCNN新算法分割效果好且去噪能力强，该算法能准确地提取混凝土桥梁裂缝特征。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
