基于圖像處理的瀝青路面裂縫檢測(cè).pdf

1、針對(duì)目前國(guó)內(nèi)對(duì)路面裂縫檢測(cè)中常見(jiàn)到的各種問(wèn)題，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)已不能完全滿足裂縫檢測(cè)系統(tǒng)的需要，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂縫圖像檢測(cè)技術(shù)將是未來(lái)道路檢測(cè)發(fā)展的新趨勢(shì)，這種技術(shù)可以快速準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)路面病害狀況。而我國(guó)路面狀況的復(fù)雜性、以及圖像采集軟硬件技術(shù)的不發(fā)達(dá)性，使得采集到的路面裂縫圖像帶有高噪聲，這將會(huì)對(duì)后期的處理帶來(lái)很大的困難，使得目前系統(tǒng)對(duì)路面裂縫的檢測(cè)率偏低。由于現(xiàn)在路面裂縫圖像檢測(cè)中存在著很多問(wèn)題，所以對(duì)裂縫圖像進(jìn)行檢測(cè)研究是

2、非常必要的。本文重點(diǎn)講述了基于圖像處理技術(shù)的路面裂縫檢測(cè)的研究工作。
　　本文在圖像預(yù)處理模塊利用中值濾波，不僅可以有效地消除疊加在原始數(shù)據(jù)中的各種各樣形狀的噪聲，還使得處理后的目標(biāo)裂縫圖像更加清晰可見(jiàn)并且滿足后續(xù)圖像檢測(cè)的要求。在圖像檢測(cè)模塊，采用改進(jìn)的最大類(lèi)間方差法分割出目標(biāo)裂縫，此方法可以較好地提取出目標(biāo)裂縫的輪廓信息，并與傳統(tǒng)的經(jīng)典分割算法進(jìn)行了對(duì)比。緊接著對(duì)分割后的圖像進(jìn)行修復(fù)，去除分割后圖像的一些孤立噪聲、邊緣毛刺、裂

3、縫內(nèi)部空洞，鑒于裂縫內(nèi)部的空洞通常很小，采用圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法來(lái)去除目標(biāo)裂縫的毛刺及噪聲，連接裂紋間的間隙。在路面裂縫參數(shù)計(jì)算模塊，對(duì)裂縫圖像采用細(xì)化算法提取其骨骼，這時(shí)提取的骨骼會(huì)出現(xiàn)斷裂現(xiàn)象，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中膨脹和腐蝕的方法對(duì)斷裂的支縫進(jìn)行修復(fù)，并計(jì)算出骨骼的長(zhǎng)度。對(duì)裂縫面積使用像素法計(jì)算其參數(shù)，并根據(jù)相應(yīng)參數(shù)判別裂縫的級(jí)別來(lái)確定養(yǎng)護(hù)對(duì)策。
　　經(jīng)過(guò)對(duì)大量瀝青路面裂縫圖像的實(shí)驗(yàn)仿真處理，表明本文所選擇的算法能夠很好的檢測(cè)出目標(biāo)