《表2 不同类型图像的数量在数据集总量中的占比》

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《复杂背景下基于图像处理的桥梁裂缝检测算法》

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实验共采集1183张桥梁裂缝图像，分为背景简单的图像、背景中含有障碍物的图像、背景中含有大面积污渍的图像3类。其中，背景简单的图像具体指裂缝图像中仅含有宽度较大的桥梁裂缝，其背景无任何干扰物；含有障碍物的图像具体指在裂缝图像的背景中包含各种各样的障碍物，实验中包括的障碍物类型有落叶、车道线、阴影、钉子、油漆、污渍等；背景中含有大面积污渍的图像具体指背景中存在大面积的污渍，其与第二类中含有污渍障碍物的区别为污渍所占面积比例的不同，此类中强调的是大面积。采集的裂缝图像原始分辨率为2448pixel×3264pixel，为了便于在后续算法中使用，对原始图像进行预处理:首先，将采集来的图像短边缩放到2048 pixel，裁出中央2048 pixel×2048pixel的区域；接着，将2048pixel×2048pixel的图像下采样为1024pixel×1024pixel的图像；再将1024pixel×1024pixel的图像采用滑动窗口算法，不重叠裁剪为16幅256pixel×256pixel大小的图像；最后，通过第2节所述方法进行数据集扩充，最终不同类型图像的数量在数据集总量中的占比如表2所示。