基于凹性測度的路面裂縫提取與測評方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于凹性測度的路面裂縫提取與測評方法，主要步驟包括：采用凹性測度對采集的路面裂縫圖像進行凹性特征強度計算和處理；采用局部對比度增強凹性特征強度值；通過區(qū)域方差計算進行初步去噪，然后對二值化處理后的特征強度圖各連通域的幾何特性進行統(tǒng)計和基于幾何特性的連通域去噪；對幾何特性去噪后的結果圖進行形態(tài)學膨脹處理和骨架提取；統(tǒng)計骨架提取后圖中裂縫的幾何量，利用深度搜索算法，對裂縫目標進行像素跟蹤，保存跟蹤得到的線狀目標特征值；將裂縫的圖像信息轉換為圖形數據矢量信息，得到裂縫的拓撲形態(tài)特征，最后對裂縫特性進行分析、統(tǒng)計和描述。本發(fā)明能夠自動、準確提取裂縫目標并進行裂縫形態(tài)的分析、統(tǒng)計及評價。
【專利說明】基于凹性測度的路面裂縫提取與測評方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種基于凹性測度的路面裂縫提取與測評方法。
【背景技術】
[0002]近年來，隨著我國交通運輸業(yè)的發(fā)展，特別是高速公路的建設獲得了較快的發(fā)展，高速公路的里程和重型車數量都在快速增加，隨之引起的路面輪廓變形成為一個日益突出的問題，對路面裂縫的分析是評價路面使用性能的重要組成部分，更是進行公路科學養(yǎng)護的基礎。裂縫是路面經過汽車輪胎反復行駛碾壓產生流動變形、磨損、沉陷后，在車行道行車軌跡上產生的縱向帶狀輒槽，是路面永久性變形，由輪跡的凹陷及兩側的隆起組成。目前，我國公路養(yǎng)護調查技術已經部分實現(xiàn)了自動化，但許多具體工作還得靠人工完成，不僅要封鎖交通，還要投入大量的人力和物力。人工方式效率低、投資大、安全性差、影響交通，而且數據的精度也難以得到保證，隨著計算機及圖像采集等硬件技術的發(fā)展，路面裂縫圖像的自動采集與檢測技術日益發(fā)展。
[0003]路面裂縫病害是公路路面的常見病害類型，屬于二維線狀病害。我國公路主要以浙青路面和水泥混凝土路面為主，其中浙青路面裂縫病害類型有:龜裂、塊狀裂縫、縱向裂縫、橫向裂縫等。因此路面病害自動檢測是一個不容易解決的問題，同時也是提高公路養(yǎng)護檢測自動化水平必須要面對的一個問題。
[0004]目前，路面裂縫圖像的自動采集與存儲方法已日趨成熟，采集的路面裂縫圖像受多方面因素的影響，如(I)成像灰度不均；(2)圖像模糊；(3)陰影問題和白線；(4)路面非裂縫的不規(guī)則物；(5)隨機噪聲等，使得圖像處理過程中裂縫的提取與識別相當困難。
[0005]目前，裂縫的提取方法有:在預處理基礎上對裂縫圖像進行閾值分割，再提取圖像上的線性特征，或采用紋理分類，最后根據線性特征從原灰度圖像上識別出裂縫目標。
[0006]另有一種方法是在圖像增強基礎上，采用最大類間、類內距離準則對圖像進行閾值分割，在分割結果圖上提取裂縫特征。
[0007]還有一種方法是在圖像增強基礎上，基于多尺度空間模型進行圖像分割。
[0008]上述方法中，都采用了基于閾值的分割方法對裂縫圖像進行處理，但閾值分割法對圖中較細或不太明顯的裂縫的提取效果很差，甚至漏掉部分裂縫信息，且在結果中存在大量的噪聲，這樣會使得檢測結果不理想，達不到路面裂縫自動檢測的目的。

【發(fā)明內容】

[0009]本發(fā)明要解決的技術問題在于針對現(xiàn)有技術中對路面裂縫提取不夠準確、完善，魯棒性不強的缺陷，提供一種能自動、精確提取裂縫目標并進行裂縫形態(tài)分析的測評方法。
[0010]本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是:
提供一種基于凹性測度的路面裂縫提取與測評方法，包括以下步驟:
SlOl、采集路面裂縫圖像；S102、對采集的路面裂縫圖像進行歸一化處理，使整幅圖像的灰度值在0-255之間；
S103、提取凹性特征強度:根據步驟S102中歸一化處理后的圖像選擇一定大小的窗口，計算窗口的中心坐標像素的凹性特征強度值，在整個圖像區(qū)域內從左到右、從上到下滑動窗口，計算整圖中每個坐標像素的凹性特征測度值，對測度值進行閾值處理，小于閾值的置0，大于等于閾值的置為強度值，得到凹性特征強度圖，并歸一化到0-255 ；
S104、凹性特征強度圖的增強處理:對凹性特征強度圖中強度值不為O的點，計算其局部對比度，若當前點局部對比度值小于設定對比度閾值，則將當前點的強度值置為0，若大于等于設定閾值，則保留原值；得到增強處理后的裂縫凹性特征強度圖；
S105、區(qū)域方差去噪:利用區(qū)域方差判別方法對增強處理后的路面裂縫凹性特征強度圖進行去噪處理；
S106、對方差去噪后的路面裂縫凹性特征強度圖進行二值化處理，判斷像素點的值是否小于一個設定的閾值，若是，則將其置為0，若否，則將其置為255，得到二值化處理后的凹性特征圖；
S107、對二值化處理后的凹性特征圖中所有連通域的幾何特性進行統(tǒng)計，包括連通域中所含像素的個數、連通域的長度和寬度；
S108、連通域幾何特性去噪:設定連通域長度、寬度和像素個數的閾值，判斷圖中單個連通域中各個幾何特性值是否小于設定的閾值，若小于設定閾值，則將該連通域像素值全部置為O ;反之，則保留該連通域；最后得到幾何特性去噪后的結果圖；
S109、對幾何特性去噪后的結果圖進行形態(tài)學膨脹處理；
S110、對膨脹處理后的裂縫目標進行骨架提取，使其成為具有拓撲形態(tài)特性的單像素線狀目標；
S111、統(tǒng)計骨架提取后圖中裂縫的幾何量，利用深度搜索算法，對每個單像素線狀目標進行像素跟蹤，保存跟蹤得到的線狀目標特征值，包括每個目標上所有像素的坐標、分支結點坐標、分支個數、線性裂縫的長度和寬度，以及塊狀裂縫所占的區(qū)域面積；
S112、根據跟蹤得到的裂縫幾何量信息，將裂縫的圖像信息轉換為圖形數據矢量信息，得到裂縫的拓撲形態(tài)特征，根據該裂縫的拓撲形態(tài)特征對裂縫幾何特性進行分析、統(tǒng)計、描述和評價。
[0011]本發(fā)明所述的方法中，步驟S103中選擇窗口具體包括:
將步驟S102中歸一化處理后的圖像中的一點作為窗口選取中心點，分別選擇兩個
大小合適的小窗口 A (大小為3x5 )和大窗口(大小為21x21)，大窗口內小窗口外的區(qū)域為B ；
步驟S103中計算當前點的凹性特征強度值，包括以下步驟:
①計算小窗口A內像素的平均值Af』；
②計算Afjl與區(qū)域B內其它各點值之間的差值
【權利要求】
1.一種基于凹性測度的路面裂縫提取與測評方法，其特征在于，包括以下步驟: 5101、采集路面裂縫圖像； 5102、對采集的路面裂縫圖像進行歸一化處理，使整幅圖像的灰度值在0-255之間； 5103、提取凹性特征強度:根據步驟S102中歸一化處理后的圖像選擇一定大小的窗口，計算窗口的中心坐標像素的凹性特征強度值，在整個圖像區(qū)域內從左到右、從上到下滑動窗口，計算整圖中每個坐標像素的凹性特征測度值；對凹性特征測度值進行閾值處理，小于閾值的置0，大于等于閾值的置為強度值，得到凹性特征強度圖，并歸一化到0-255 ； 5104、凹性特征強度圖的增強處理:對凹性特征強度圖中強度值不為O的點，計算其局部對比度，若當前點局部對比度值小于設定對比度閾值，則將當前點的強度值置為0，若大于等于設定閾值，則保留原值；得到增強處理后的裂縫凹性特征強度圖； 5105、區(qū)域方差去噪:利用區(qū)域方差判別方法對增強處理后的路面裂縫凹性特征強度圖進行去噪處理； 5106、對方差去噪后的路面裂縫凹性特征強度圖進行二值化處理，判斷像素點的值是否小于一個設定的閾值，若是，則將其置為0，若否，則將其置為255，得到二值化處理后的凹性特征圖； 5107、對二值化處理后的凹性特征圖中所有連通域的幾何特性進行統(tǒng)計，包括連通域中所含像素的個數、連通域的長度和寬度； 5108、連通域幾何特性去噪:設定連通域長度、寬度和像素個數的閾值，判斷圖中單個連通域中各個幾何特性值是否小于設定的閾值，若小于設定閾值，則將該連通域像素值全部置為O ;反之，則保留該連通域；最后得到幾何特性去噪后的結果圖； 5109、對幾何特性去噪后的結果圖進行形態(tài)學膨脹處理； 5110、對膨脹處理后的裂縫目標進行骨架提取，使其成為具有拓撲形態(tài)特性的單像素線狀目標； 5111、統(tǒng)計骨架提取后圖中裂縫的幾何量，利用深度搜索算法，對每個單像素線狀目標進行像素跟蹤，保存跟蹤得到的線狀目標特征值，包括每個目標上所有像素的坐標、分支結點坐標、分支個數、線性裂縫的長度和寬度，以及塊狀裂縫所占的區(qū)域面積； 5112、根據跟蹤得到的裂縫幾何量信息，將裂縫的圖像信息轉換為圖形數據矢量信息，得到裂縫的拓撲形態(tài)特征，根據該裂縫的拓撲形態(tài)特征對裂縫幾何特性進行分析、統(tǒng)計、描述和評價。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于， 步驟S103中選擇窗口具體包括:將步驟S102中歸一化處理后的圖像中的一點作為窗口選取中心點，分別選擇兩個大小合適的小窗口 A和大窗口，其中小窗口大小為3x3，大窗口大小為21x21,大窗口內小窗口外的區(qū)域為B ; 步驟S103中計算當前點的凹性特征強度值，包括以下步驟: ①計算小窗口A內像素的平均值； ②計算AG與區(qū)域B內其它各點值之間的差值:
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S104具體包括: 設定大小合適的窗口，窗口的中心對準凹性特征強度圖中值大于O的點，并在原灰度圖中框定該窗口對應坐標區(qū)域的圖像區(qū)域； 在窗口內的凹性特征強度圖中統(tǒng)計值不為O的像素個數
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S105具體包括以下步驟: 計算裂縫凹性特征強度圖的方差; 計算裂縫凹性特征強度圖各連通域的方差值
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟SllI中利用深度搜索算法，對每個單像素線狀目標進行像素跟蹤具體包括以下步驟: 在整圖中，從上到下從左到右逐點搜索不為O的像素，判斷其是否為端點，將找到的第一個端點作為第一個樹裂縫的起始點，同時標記該點為已訪問點，樹像素個數計數器加I ; 以起始端點為中心，遍歷該像素點的8鄰域,標記其中不為O的像素點為已訪問點,樹像素個數計數器加I ; 繼續(xù)遍歷上一已標記點的8鄰域像素，若其8鄰域點中不為O、且未標記的像素只有一個，則樹像素個數計算器加1，標記當前像素點；若值不為O、且未標記的像素有2個及以上，則按優(yōu)先級確定一個點為下一樹像素目標點，其余像素點坐標入棧，并標記當前像素點，定義當前點為節(jié)點，節(jié)點計數器加I ; 回到第c)步，繼續(xù)搜索，直至找完整個樹狀裂縫主干全部像素為止； 按先進先出的方式，將節(jié)點出棧，以節(jié)點作為訪問的起始點，重復執(zhí)行步驟C)，直到訪問完全部節(jié)點； 統(tǒng)計已訪問完的裂縫樹的主干像素個數，分支節(jié)點個數及坐標，形成拓撲結構信息；繼續(xù)在圖中搜索起始端點，找到后，回到第b)步，統(tǒng)計下一棵樹狀裂縫的相關數據，形成拓撲結構信息； 直到訪問到整幅圖中的所有裂縫像素信息為止，跟蹤結束。
【文檔編號】G06T5/00GK103870833SQ201410125302
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年3月31日 優(yōu)先權日:2014年3月31日
【發(fā)明者】洪漢玉, 章秀華, 洪梓銘, 荊根強 申請人:武漢工程大學