| 摘 要： | 为提升混凝土表面开裂、露筋锈蚀和损伤3类病害图像分类效率与准确性,减少人工成本,提出了基于多特征融合的混凝土结构表面病害图像分类算法。该算法通过提取混凝土表面病害图像的纹理特征、灰度直方图特征、颜色特征,以支持向量机(SVM)为分类器,分别训练3类特征的病害图像分类模型,采用特征权重算法估计各个特征的权重系数,借助分类模型与权重系数估计病害图像类别划分的可信度值,根据最小误差原则将病害图像判定为可信度值最大的类别。设计了7组覆盖上述图像特征的特征融合方案,以2 400张病害图片为样本,训练了3种单一特征和4种多特征病害图像分类模型,并测试算法的准确性。结果表明:总体上,多特征融合分类模型对于混凝土表面病害图像分类准确率高于单一特征分类模型;基于多项式核函数,灰度+颜色+纹理特征融合分类模型分类效果最佳,平均分类准确率达到84%,较单一特征分类模型提升了7%;依赖于混凝土病害图像多特征的综合信息,灰度+颜色+纹理特征融合分类模型可将混凝土表面锈蚀和缺损的分类准确率提升至88%,多特征融合分类模型对于病害的分类判别稳定性显著优于单一特征分类模型。该研究可为混凝土表面病害图像分类提供有效方法,提升病害分类效率与准确性。
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