MATLAB裂缝检测项目（包含特征提取、BP神经网络及GUI界面）。

简介：
本研究集中探讨了MATLAB中的裂缝检测与识别技术，并构建了一个图形用户界面（GUI）结合神经网络（BP）的系统。在图像预处理阶段，首先对输入的图像进行灰度校正，随后采用滤波技术进一步处理。本文提出了一种改进的中值滤波方法，旨在有效地去除图像中的噪声，之后则利用基于模糊理论的图像增强原理对图像进行更深层次的优化，从而显著提升路面裂缝图像的对比度。为了实现路面裂缝的精准分割，本文分别采用了阈值分割和基于形态学多尺度思想。对于呈现规则形状的裂缝，我们选择阈值分割方法；而对于形状不规则的裂缝图像，则设计了一种抗噪型边缘检测算子，该算子依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的可能性差异，动态调整权重参数，从而能够可靠地检测出各种类型的裂缝边缘，进而显著提高检测精度。针对分割后路面裂缝图像中可能存在的噪声和断裂问题，本文针对断裂较窄的图像应用形态学中的闭运算和开运算进行处理；对于断裂较宽的情况，则提出了基于生长算法连接断裂裂缝块的方法，以期提升连接效率和准确性，最终呈现出清晰且完整的检测结果。最后步骤是从识别结果图层中提取关键的裂缝信息。根据获得的识别结果图谱设定一系列明确的判定标准，从而提取出包含裂缝的连通区域；并以此对不同类型的裂缝进行分类判断；同时计算出网状裂缝所占面积以及线性裂缝的长宽比例信息。