復雜背景下路面裂縫圖像自動檢測與識別算法研究.pdf

1、基于數(shù)字圖像處理的高速公路路面裂縫自動檢測技術在最近幾年得到了社會各界的高度重視與高速發(fā)展。在實際工作中,路面裂縫檢測將遇到各種復雜道路場景,如:破損路標、路面油污,障礙物陰影、高頻噪聲等等。在這些情況下,目前已有的裂縫提取算法并不能滿足檢測要求,無法獲取所需的數(shù)據(jù),往往導致需要著重修補的地段被遺漏,是限制路面裂縫自動檢測實際應用的技術瓶頸。針對上述難點,本文對圖像增強處理、裂縫信息提取、裂縫參數(shù)計算等進行了深入研究。本研究主要內(nèi)容包括

2、：
　?、盘岢鍪褂猛瑧B(tài)對數(shù)灰度修正算法和方向性濾波算法用于增強待處理的圖像。對采集到的圖像使用同態(tài)對數(shù)灰度修正算法進行光照補償處理,能夠增強光照不均勻處的細節(jié)信息;方向性濾波算法通過自適應計算當前區(qū)域的灰度方向值,使用對應濾波模版來抑制背景噪聲,同時保護了裂縫細節(jié)信息。通過這兩個預處理步驟,為接下來的提取算法營造了一個穩(wěn)定的處理環(huán)境。
　?、铺岢隽嘶诹芽p多特征智能融合的多層次提取算法。根據(jù)裂縫的高頻特征使用零交叉點檢測的方

3、法篩選出無裂縫圖像,減少算法應用誤差。接下來,基于裂縫非負性特征的提取算法被用于獲取最基本的裂縫信息,得到裂縫強度圖像;區(qū)域對比度特征被用于增強強度圖像中目標區(qū)域的灰度值。利用基于線性特征的圓投影增強算法連接裂縫斷裂處,結合連通域面積去噪濾除離散噪聲。
　?、翘岢鍪褂眯螒B(tài)學變換與鏈碼跟蹤提取技術計算相應的裂縫參數(shù)。先通過形態(tài)學處理獲取裂縫的骨架信息;然后計算每條裂縫的長度、長寬比、塊狀裂縫面積等信息,統(tǒng)計數(shù)量;最后根據(jù)對應參數(shù)將這

4、些裂縫一一分類,評定病害等級。
　?、纫幌盗袑嶒烌炞C了本文提出的多特征智能融合提取算法與圖像增強濾波算法的有效性和通用性。在實驗過程中,首先對算法的每一步都進行了實驗驗證,然后對各種復雜背景下路面裂縫圖像進行了信息提取實驗,并與目前先進的提取算法在提取效果和運行時間上進行了比較。實驗結果表明:本文提出的裂縫檢測算法克服了現(xiàn)有提取算法的不足,具有靈敏度高、抗噪聲邊緣干擾性強的特點,能夠準確的在各種復雜路面圖像中提取出目標裂縫信息,且