基于高密度公路三维灰度点云的图像增强方法

【目的】在采集路面病害图像过程中，由于受到光照不均匀的影响，导致图像出现多噪声和低质量问题。此外，路面病害在整个图像中的占比小，且与背景颜色相似，不易区分。通过解决这些问题，可避免影响后续路面病害识别的精度。【方法】提出一种基于高密度三维灰度点云的图像增强方法。通过多模型特征融合、网络学习输入图像不同层次的特征，来增加特征互补性，提高特征提取能力。【结果】该方法不仅能增强图像细节，还能降低图像噪声，增强待检测图像的识别效果。【结论】试验结果表明，该方法在客观评价和视觉质量上达到了优良的性能。