基于圖像處理的路面裂縫識(shí)別研究.pdf

1、隨著我國(guó)高速公路建設(shè)的快速發(fā)展和公路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的日趨完善，公路的養(yǎng)護(hù)工作也受到越來越多的重視。路面裂縫是路面病害的主要形式，是評(píng)估公路質(zhì)量的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)與識(shí)別的方法已經(jīng)不能適應(yīng)公路快速發(fā)展的要求，所以路面裂縫的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的研究顯得尤為迫切。因此，本文對(duì)基于圖像處理的路面裂縫自動(dòng)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　首先，在分析了路面裂縫圖像的特點(diǎn)后，對(duì)路面圖像的預(yù)處理問題進(jìn)行研究。采集到的裂縫圖像不可避免的含有大量的噪聲，從

2、而會(huì)給裂縫的分類識(shí)別帶來很多困難。為了便于后續(xù)圖像處理工作，根據(jù)路面裂縫圖像的特征，文中采用灰度變換的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)、采用加權(quán)鄰域均值濾波的算法對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理。
　　其次，在路面裂縫圖像的預(yù)處理后，對(duì)裂縫區(qū)域分割問題進(jìn)行研究。經(jīng)過預(yù)處理后的圖像雖然噪聲有所減少，但仍不能滿足有效提取裂縫目標(biāo)邊緣的要求。為進(jìn)一步提高圖像信噪比，采用多尺度形態(tài)學(xué)濾波算子對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，不僅保持了較完整的裂縫目標(biāo)，而且有效地抑制了噪聲;然后，

3、通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析幾種邊緣檢測(cè)算子的檢測(cè)效果，證明用Sobel算子對(duì)裂縫圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)的效果最好，同時(shí)運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算填充邊緣內(nèi)部的孔洞以及去除圖像中孤立的噪聲點(diǎn)和小區(qū)域噪聲，提取得到裂縫目標(biāo)的二值圖像，實(shí)現(xiàn)裂縫區(qū)域的分割。
　　最后，在得到裂縫圖像后，研究了裂縫目標(biāo)的特征提取和識(shí)別問題。依據(jù)分析得到的各類裂縫圖像的特點(diǎn)，提取路面裂縫目標(biāo)的三類特征:第一類是通過垂直投影和水平投影的像素統(tǒng)計(jì)圖提取裂縫圖像的投影特征，第二類是在得到