[发明专利]基于Hessian结构分析的道路裂缝增强方法

说明书

技术领域

本方法属于图像处理与模式识别技术领域，特别是涉及到一种新的基于Hessian结构分析的多尺度道路裂缝增强方法，可以显著增强道路图像上裂缝区域附近的对比度。

背景技术

道路在使用过程中，难免会出现一些大大小小的裂缝，这些裂缝不仅降低了道路的使用寿命，而且对交通安全构成威胁，因此路面维修是一项刻不容缓的工作。路面裂缝检测是路面维修过程中的首要条件，按照传统的依赖人工进行检测，不仅耗时，也耗人力和财力。随着自动化、智能化、高速化技术的发展，如何快速准确地检测和识别道路裂缝图像中的裂缝已成为数字图像处理领域中的一个热门问题。

目前，对裂缝图像进行增强的方法可分为两大类：基于空域的算法和基于频域的算法。前者主要是对灰度级进行操作处理，后者主要是基于图像变换域对变换系数进行修正。迄今为止，国内外对裂缝增强都有一些研究，但是大多数都是采用单一尺度在一系列方向上应用非线性有限微分算子的方法；Orkisz提出沿裂缝方向进行中值滤波的方法，但这方法只进行了单一尺度的操作，无法适应较大的尺度变化。唐国维等人采用区域生长技术对道路图像进行分割处理，虽有一定效果但其运算量太大，不能很好的运用到实际系统中。

发明内容

为显著增强道路图像裂缝区域附近的对比度，便于后续人工裂缝判读或算法自动裂缝检测与识别，本发明公开了一种基于Hessian结构分析的多尺度道路裂缝增强方法。

本发明的技术方案为一种基于Hessian结构分析的道路裂缝增强方法，包括以下步骤，

步骤1，对路面图像进行预处理，得到待进行道路裂缝增强的原始图像；

步骤2，分析Hessian结构特征，包括基于以下公式对二维高斯核函数在不同尺度σ下求其二阶偏导数后与原始图像做卷积，得到原始图像上每一像素点在不同尺度σ下的Hessian结构，

H(σ)=∂2G(x,y;σ)∂x2∂2G(x,y;σ)∂x∂y∂2G(x,y;σ)∂x∂y∂2G(x,y;σ)∂y2*f(x,y)]]>