一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法

本发明公开了一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，包括采集钢筋腐蚀图像，并对图像进行灰度化及中值滤波降噪处理；构建量子图像模型，对图像进行形态学处理；对图像基于PES算法，进行Otsu阈值分割；对图像整合灰度直方图与三级小波分解能量，构建多维特征集，标准化预处理并聚焦三级分解，舍弃冗余地位数据，基于图像信息熵与厚度损失的正指数关系，对量子图像进行特征提取；重复上述步骤，得到钢筋腐蚀程度预测数据集，通过钢筋腐蚀程度预测数据集对卷积神经网络进行训练，得到诊断钢筋腐蚀类型的卷积神经网络。本发明提升了图像处理效果，提高了特征提取效率和精度，提高了分类效率。