[发明专利]一种在线道路裂缝筛查方法

权利要求书

1.一种在线道路裂缝筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、对输入的原始道路图像进行预处理，得到预处理后的图像；

步骤二、针对每一行数据，对于不同尺度，分别建立移动的目标窗口并计算灰度落差均值，取其中最大值为移动的目标窗口的当前像素灰度落差值M(i，j)，最大值对应的尺度为裂缝的最佳宽度W(i，j)；基于某尺度w，计算灰度落差值实现方式如下，

以当前像素(i，j)为起点、宽度为w的目标窗口包括像素(i，j)至像素(i，j+w-1)，其中i为行标号，j为列标号，计算目标窗口内灰度均值与左右两侧相邻窗口灰度均值之差LDeta、RDeta，包括先计算左侧相邻窗口内所有像素灰度值之和Ltemp、右侧相邻窗口内所有像素灰度值之和Rtemp以及目标窗口内所有像素灰度值之和Mtemp，再按下式分别计算LDeta、RDeta，

Ldeta＝(Ltemp-Mtemp)×255，

Rdeta＝(Rtemp-Mtemp)×255，

当LDeta、RDeta同号且同时大于预设阈值T时，根据下式计算(i，j)位置灰度值落差均值，

Mw(i,j)=|Ldeta+Rdeta2×w|]]>

当左右两侧灰度落差值不同号或不同时大于预设阈值T时，赋值M_w(i，j)=0，W(i，j)=0；

步骤三、选取种子点，实现方式为，按行处理，比较像素(i，j)和与临近的像素(i，j-1)与(i，j+1)，当M(i，j)同时大于M(i，j-1)和M(i，j+1)时，像素(i，j)为种子点；

步骤四、连通性分析，包括对步骤三得到的每个种子点，分别根据步骤二所得各像素的灰度落差值M(i，j)和最佳宽度W(i，j)，在纵向上以灰度落差值最大为准则进行增长，增长结束后，获取该种子点所在裂缝的最小外接矩形的长度L和宽度W；

步骤五、若步骤四所得各裂缝最小外接矩形中，存在某最小外接矩形的长度L大于预设阈值Lmin，且L/W的值大于预设阈值Bmin，则判断存在裂缝，结束流程，否则将图像旋转90°，重复步骤二到五，若仍不存在裂缝，则结束流程。

2.根据权利要求1所述在线道路裂缝筛查方法，其特征在于：步骤二中，目标窗口左侧的相邻窗口包括像素(i，j-w)至像素(i，j-1)，目标窗口右侧的相邻窗口包括像素(i，j+w)到像素(i，j+2w-1)。