[发明专利]一种公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法

权利要求书

1.一种公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法，其特征在于，包括下述步骤：

（1）利用（式1）将L×W像素的彩色图像转换为灰度图像，其中L表示彩色图像的长，W表示彩色图像的宽；

I＝αR+βG+γB    （式1）

（式1）中：

I为灰度图像的灰度值；

R表示彩色图像的红色通道；

G表示彩色图像的绿色通道；

B表示彩色图像的蓝色通道；

α=AA+B+C,]]>β=BA+B+C,]]>γ=CA+B+C;]]>

A为彩色图像红分量直方图的均值；

B为彩色图像绿分量直方图的均值；

C为彩色图像蓝分量直方图的均值；

（2）对灰度图像进行去噪，得到去噪后的灰度图像；

（3）将去噪后的灰度图像分割成为个图像块，M为每个图像块的边长，M取正整数，M×M为每个图像块的像素大小；表示向下取整；

（4）分别求取步骤（3）所得每个图像块的分形维数；

（5）以两个像素点间的分形维数之差作为两点间的纹理特征距离，利用区域生长完成图像分割：

首先执行Step1，选取灰度图像中灰度值最大的像素点为Step1种子点，该Step1种子点位于生长区域中；分别计算Step1种子点的八邻域像素点与Step1种子点之间的纹理特征距离，将纹理特征距离小于δ₁的Step1种子点的八邻域像素点合并入生长区域；

Step1中并入生长区域像素点为Step2扩张点；

接着循环执行StepA步骤，直至灰度图像中没有像素点可合并入生长区域，则完成图像分割，A为大于等于2的正整数：

StepA，对StepA扩张点分别进行如下处理：

当前处理的扩张点为P点；

将P点的八邻域像素点作为待比较像素点，对于每一个待比较像素点分别进行如下比较判断：

设当前待比较像素点P1点，

当P1点与其种子点P1ˊ点的纹理特征距离小于等于δ₁，且P1点与其扩张点P点的纹理特征距离小于等于δ₂时，将P1点合并入生长区域；当前待比较像素点P1是其扩张点P点的八邻域像素点之一，其扩张点P点是其种子点P1ˊ点的八邻域像素点之一；

其中δ₂＞0,δ₁＞δ₂；

StepA中并入生长区域像素点为Step（A+1）扩张点。

2.如权利要求1所述的公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法，其特征在于，所述步骤（2）中利用中值滤波算法对灰度图像进行去噪。

3.如权利要求1所述的公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法，其特征在于，步骤（4）中采用下述方法求取步骤（3）所得每个图像块的分形维数：

设当前待求取分形维数的图像块为图像块q，q＝1,2,3...,图像块q的分形维数为Dq：

（4.1）利用（M-s+1）×（M-s+1）个像素大小为s×s的格子覆盖图像块q，该图像块q上覆盖有（M-s+1）行像素大小为s×s的格子和（M-s+1）列像素大小为s×s的格子，且s取间的所有整数；

（4.2）分别计算s取不同值时，图像块q上堆砌的总盒子数：

对于当前s的取值，图像块q上堆砌的总盒子数为N_r，

Nr=(M/sM-s+1)2Σi=1,j=1i=(M-s+1),j=(M-s+1)nr,(i,j)]]>   （式2）；

（式2）中：

n_r,(i,j)为图像块q中第i行、第j列格子中堆砌的盒子数，1≤i≤(M-s+1)，1≤j≤(M-s+1)，r＝s/M，I_max为图像块q中第i行、第j列格子中的最大灰度值，I_min为图像块q中第i行、第j列格子中的最小灰度值；

（4.3）拟合直线r＝s/M，且s取间的所有整数；直线的斜率为图像块q的分形维数Dq，图像块q中各像素点的分形维数为Dq。