基于圖像分析的路面病害檢測方法研究.pdf

1、目前，隨著我國高速公路的不斷建設(shè)，對道路養(yǎng)護及其病害檢測方法的研究逐漸受到重視。由于公路路面情況較為復雜，現(xiàn)有的檢測技術(shù)一般為人工輔助的半自動檢測，該方法存在人力資源消耗嚴重、時效性低，可靠性差等缺點，這使得基于圖像分析的公路路面病害自動檢測技術(shù)成為該領(lǐng)域的研究熱點之一。
　　目前的公路路面病害自動檢測算法亟需解決的問題主要有:數(shù)據(jù)維度高、冗余量較大，路面圖像光照條件復雜，圖像中存在較為嚴重的噪聲干擾，以及裂縫的完整提取困難。本文

2、針對這四個問題進行了深入研究，主要的工作和取得的成果如下:
　　(1)針對大量的冗余數(shù)據(jù)，本文提出了基于AMFT及投影特征的路面病害預檢測方法，實驗結(jié)果表明此方法能夠有效地消除冗余數(shù)據(jù)的影響，進而提高算法的效率。
　　(2)針對圖像光照不均以及存在陰影的問題，本文采用灰度縱向歸一化的方法去除橫向光照不均，采用基于雙線性插值背景擬合和乘性模型的方法去除陰影，此外，為避免在去噪過程中模糊裂縫邊緣，采用能夠增強線形結(jié)構(gòu)紋理的CES

3、F模型對圖像進行增強，實驗結(jié)果表明本文方法能夠在較好的保留甚至增強路面病害紋理特征的同時有效地去除光照條件對圖像的影響。
　　(3)針對路面病害檢測的圖像去噪算法是本文的研究重點。本文在對路面圖像的特點進行分析的基礎(chǔ)上，提出了改進的八鄰域P-M擴散方程，用于去除路面斑塊類型噪聲，并通過實驗驗證了改進方法的有效性。此外，本文還研究了基于Shearlet變換的去噪方法，提出了相應的自適應閾值估計及針對路面圖像的系數(shù)處理方法，實驗結(jié)果表