[发明专利]一种快速的基于图像的路面病害检测方法

权利要求书

1.一种快速的基于图像的路面病害检测方法，其特征在于步骤如下：

1、获取路面灰度图像

将线阵或面阵相机垂直地面安装于检测车辆后方，获取对应里程的路面图像；

2、图像预处理

2.1，对道路路面图像进行下采样，得到大小低于10万像素的灰度图像；

2.2，对行道区域进行检测，采用Sobel算子对道路路面图像进行行道线边缘检测，确定道路的左右行道线边缘，提取两条行道线的中间部分作为识别区域；

3、路面病害检测

3.1，图像分割和边缘检测；对道路路面图像使用分型的方法进行分割，对分割后的图像区域进行边缘检测，提取含有边缘信息的黑白二值图像，边缘为白色，背景为黑色；

3.2，平滑病害边界；对边缘检测后的黑白二值图像进行膨胀和闭运算，填补黑白二值图像线条和轮廓缝隙；

3.3，病害区域检测；对步骤3.2获取的填补后的黑白二值图像进行扩张检测，判断是否为疑似病害区域，对判断出的疑似病害区域标记疑似病害类型；

3.4，连接和聚类分析；根据步骤3.3中的检测结果，得到含有多个疑似病害区域类型标记的图像，将同类型的区域进行连接，通过连接后的形状判断其是否能构成对应的病害区域：若判断不是病害区域，则将其作为干扰噪声消除；若判断是病害区域，则记录区域的位置、大小，然后对病害区域使用系统聚类法进行分析，判断其的病害轻重程度，将病害位置、大小、轻重结果输出；

4、输出全部病害检测结果，统计整条车道的病害状况或提示进行修补。

2.根据权利要求1所述的快速的基于图像的路面病害检测方法，其特征在于，所述步骤3.1中的图像分割方法如下：

将得到的识别区域路面图像视为矩阵阵列，对于矩阵中的任意一点(x,y)，设其的灰度值函数为F(x,y)，则图像灰度场符合离散分形布朗增量随机场模型，则有：

E(|F(x2,y2)-F(x1,y1)|)=K((x2-x1)2+(y2-y1)2)H]]>

其中，E为图形所在空间的拓扑维，H为分形参数，0<H<1，K为常数参数；

令ΔFΔr=|F(x2,y2)-F(x1,y1)|(Δr=(x2-x1)2+(y2-y1)2)]]>

则E(ΔF_Δr)=KΔr^H，经过对数计算后：Log(E(ΔF_Δr))=H·Log(Δr)+n

进行最小二乘拟合，获取图像区域的分维数值，切割图像。