《表2 不同算法的裂缝检测性能》

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《基于Bilateral-Frangi滤波的桥梁裂缝检测算法》

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为了比较三种算法的检测结果，本文将采用常规Frangi滤波算法和Bilateral-Frangi滤波算法得到的灰度图像转化为二值图像，其阈值由最大类间方差法（OTSU）确定。表2给出了三种算法对128pixel×128pixel大小的区域进行裂缝检测的性能对比结果，其中各数据为选取样本的平均值。如表2所示，本文提出的Bilateral-Frangi滤波算法的平均误检率为0.07%，远低于其他两种算法，即其他算法将较多的噪声点误认为是裂缝，未能较好地抑制噪声对图像的影响。Bilateral-Frangi滤波算法在漏检率上的表现同样出色，相较于常规Frangi算法降低了1.5%，仅比Bilateral-Canny算法提高了0.13%。由于在工程中误检主体裂缝的特征信息比漏检细小裂缝的危害更大，因此对于检测桥梁裂缝这一特定领域，评价指标中的误检率比漏检率更重要。本文算法在误检率上表现非常出色，相比之下，漏检率还可进一步降低。未来可以将本文算法提取出的裂缝特征与CNN[16-17]结合，进一步降低裂缝检测的误检率和漏检率。