样本特征混淆约束下建筑给排水管道典型缺陷检测

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摘 要： 建筑给排水管道缺陷具有时变性，且管道构造较为复杂，导致缺陷训练样本的特征混淆频发，如何通过有效图像特征学习提升缺陷识别精度成为研究难点。为此，该文提出一种样本特征混淆缺失约束下建筑给排水管道典型缺陷图像检测方法。通过漏磁检测设备采集管道缺陷图像数据；采用双边滤波器模型实施图像数据去噪处理，创新性地优化双边滤波器模型的空间方差值和灰度方差值；通过插值算法对去噪管道缺陷图像实施平滑处理，利用最佳梯度搜索完成缺陷区域图像的阈值分割；根据图像阈值分割结构，将近似像素灰度值映射至对应空间中，将获取的阈值分割图像简化为一张二维图像，以此获取图像的全局特征；通过局部二值模式对图像局部区域中心像素大小实施量化处理，获得局部特征；使用卡方距离算法对典型缺陷样本与测试样本之间的全局和局部特征距离展开计算，结合最近邻分类器对管道缺陷图像完成检测。（剩余1400字）