[发明专利]融合影像梯度信息和分水岭方法的裂缝检测方法

权利要求书

1.一种融合影像梯度方向直方图和分水岭方法的裂缝检测方法，包括以下步骤：

步骤1、由线结构光光源照射被测表面，利用3D相机拍摄被测表面的光条图像，获取被测表面的每个像素点的深度，并将深度数据转换灰度数据，从而形成被测表面的深度图像；

步骤2、计算所述深度图像在八个方向下的梯度，得到所述被测表面的梯度图像；

步骤3、对所述梯度图像计算方向非极大值抑制，得到所述被测表面的边缘图像；

步骤4、利用分水岭变换，获得裂缝的连通域，将连通域边界进行标识，得到裂缝封闭边界。

2.根据权利要求1所述的裂缝检测方法，其中，所述步骤1包括以下步骤：

步骤1-1、由线结构光光源在空间投射出光平面，当光平面与被测表面相交时，在被测表面产生一个亮光条，利用3D相机采集被测表面的光条图像，根据光条图像的形变信息，获取被测表面的三维轮廓信息。

3.根据权利要求1所述的裂缝检测方法，其中，所述步骤1和步骤2之间还包括以下步骤：

步骤1-2、根据以下公式，对所述深度图像进行二维中值滤波：

g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中，f(x,y)、g(x,y)分别表示深度图像的滤波中心点的原深度值、以及滤波后的滤波中心点的深度值，med{}表示中值滤波操作，W为二维滤波模板。

4.根据权利要求3所述的裂缝检测方法，其中，所述步骤1和步骤2之间还包括以下步骤：

步骤1-3、对所述深度图像(x_i,y_i)，i＝0,1,…，m，m为深度图像的宽度和高度方向的像素数目，在取定的函数类Φ中，求p(x)∈Φ，使误差r_i＝p(x_i)-y_i的平方和最小，即

|Σi=0mri2=Σi=0m[p(xi)-yi]2=min---(1)]]>

输出p(x_i)作为处理后的深度图像，以进行步骤2之后的处理。

5.根据权利要求3所述的裂缝检测方法，其中，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1、使用Savitzky-Golay滤波算法，对所述梯度影像进行滤波。

6.根据权利要求3所述的裂缝检测方法，其中，所述步骤4包括以下步骤：

步骤4-1、计算离散边界；

步骤4-2、提取边界两侧的区域；

步骤4-3、创建顶点/边缘映射图；

步骤4-4、提取顶点坐标；

步骤4-5、提取边缘的端点；

步骤4-6、提取边缘上各个扫描点的坐标；

步骤4-7、提取封闭边缘的标识。

7.根据权利要求1所述的裂缝检测方法，其中，还包括以下步骤：

步骤5、对所述裂缝封闭边界进行边界拟合，其包括：

步骤5-1、计算所述裂缝封闭边界的每条小边缘的方向取近似直线段的小边缘任意两点的坐标，计算两点的夹角，并转化为相应的弧度，范围在[0,π)之间；

步骤5-2、按照弧度的大小分别将这两点之间的方向设置为对应区域方向；

步骤5-3、取对应区域边界方向的边缘强度值，作为小边缘的边缘强度值。