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高精度桥梁表层缺陷检测设备的研发与性能评估

引言

在桥梁表面缺陷检测中，缺陷分类是关键步骤之一。传统的缺陷分类方法包括支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）等，这些方法依赖于手工提取的特征。通过优化传统分类方法中的参数选择和特征权重，可以提高分类准确性。传统方法在处理复杂的缺陷类型和大量数据时，存在一定的局限性。

在实际桥梁检测中，由于外界环境的影响，获取的图像往往存在噪声，这些噪声会影响后续的缺陷识别。常见的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声等。因此，优化图像预处理技术中的去噪算法成为了算法优化的关键一步。通过使用多种去噪算法，如中值滤波、均值滤